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Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2021; 24th International C Marleen de Bruijne,Philippe C. Cattin,Caroli

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樓主: Animosity
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發(fā)表于 2025-3-30 09:01:43 | 只看該作者
Diya Sun,Yungeng Zhang,Yuru Pei,Tianmin Xu,Hongbin Zhah; er wird somit auch nicht Grünthals Nachfolger. Ein stilles Geheimnis ist, dass dieser den innigen Wunsch hat, sein Sohn Frank m?ge irgendwann einmal die Firma übernehmen. Aber ist der als introvertierter Tüftler der Richtige? Auch scheint er sich für das Unternehmen nicht zu interessieren. Eigent
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發(fā)表于 2025-3-30 15:14:41 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 19:19:40 | 只看該作者
Shuntaro Mizoe,Yoshito Otake,Takuma Miyamoto,Mazen Soufi,Satoko Nakao,Yasuhito Tanaka,Yoshinobu Satomen eine Organisation geben, die zu ihren Zielen und Werten passt. Daniel Marek zeigt, wie Strategie und Struktur sinnvoll aufeinander abgestimmt werden k?nnen und was es hei?t, die Grunds?tze von Selbstorganisation, Agilit?t und Kontextsteuerung im eigenen Betrieb zu verwirklichen..Viele Instrument
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發(fā)表于 2025-3-30 21:22:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 01:15:52 | 只看該作者
Atlas-based Segmentation of Intracochlear Anatomy in Metal Artifact Affected CT Images of the Ear wipients that preserves the point-to-point correspondence between the meshes in the atlas and the segmented volumes. To solve this problem, which is challenging because of the strong artifacts produced by the implant, we use a pair of co-trained deep networks that generate dense deformation fields (DD
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發(fā)表于 2025-3-31 07:59:06 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 12:27:41 | 只看該作者
Conditional Deformable Image Registration with Convolutional Neural Networks of hyperparameters and searching for optimal regularization parameters prove to be too prohibitive in deep learning-based methods. This is because it involves training a substantial number of separate models with distinct hyperparameter values. In this paper, we propose a conditional image registr
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發(fā)表于 2025-3-31 14:30:17 | 只看該作者
A Deep Discontinuity-Preserving Image Registration Networkputer-assisted-interventions. Currently, most deep learning-based registration methods assume that the desired deformation fields are globally smooth and continuous, which is not always valid for real-world scenarios, especially in medical image registration (e.g. cardiac imaging and abdominal imagi
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發(fā)表于 2025-3-31 20:50:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-4-1 01:33:47 | 只看該作者
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