Deep Learning Applied to Multi-Structure Segmentation in 2D Echocardiography: A Preliminary Investigation of the Required Database Size - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Deep Learning Applied to Multi-Structure Segmentation in 2D Echocardiography: A Preliminary Investigation of the Required Database Size

Sarah Leclerc
Thomas Grenier
Carole Lartizien
Andreas Ostvik
  • Fonction : Auteur
Florian Espinosa
  • Fonction : Auteur
Pierre-Marc Jodoin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 884870
Olivier Bernard
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02093095 , version 1 (08-04-2019)

Identifiants

Citer

Sarah Leclerc, Erik Smistad, Thomas Grenier, Carole Lartizien, Andreas Ostvik, et al.. Deep Learning Applied to Multi-Structure Segmentation in 2D Echocardiography: A Preliminary Investigation of the Required Database Size. 2018 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), Oct 2018, Kobe, France. pp.1-4, ⟨10.1109/ULTSYM.2018.8580136⟩. ⟨hal-02093095⟩
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