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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: proptosis
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發(fā)表于 2025-3-23 13:42:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 17:15:21 | 只看該作者
Zeyu Gao,Jiangbo Shi,Xianli Zhang,Yang Li,Haichuan Zhang,Jialun Wu,Chunbao Wang,Deyu Meng,Chen Liern des modernen Naturrechts der Inklusion (also der Vermeidung sozialer Exklusion). Man kann auf einer grunds?tzlichen Ebene diskutieren, ob es (auch im Lichte der Corona-Krisen-Erfahrungen zur ?Kasernierung? alter Menschen in Pflegeeinrichtungen) nicht ein Moratorium als Stopp der weiteren Kontrah
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發(fā)表于 2025-3-23 21:23:57 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 22:50:06 | 只看該作者
S. Shailja,Angela Zhang,B. S. Manjunath dieser Unternehmen, mit Konsequenzen für ihren organisatorischen und strukturellen Aufbau. Bettina Bürkin entwickelt in dieser Arbeit ein ganzheitliches Transformationsmodell mit dem Schwerpunkt der Dualit?t für diese Servicetransformation und leistet so einen konzeptionellen und praktischen Beitra
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發(fā)表于 2025-3-24 06:15:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 09:35:26 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 13:12:22 | 只看該作者
Distinguishing Differences Matters: Focal Contrastive Network for Peripheral Anterior Synechiae Recof irreversible angle-closure glaucoma. Clinical identification of PAS requires indentation gonioscopy, which is patient-contacting and time-consuming. Thus, we aim to design an automatic deep-learning-based method for PAS recognition based on non-contacting anterior segment optical coherence tomogra
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發(fā)表于 2025-3-24 17:47:16 | 只看該作者
RV-GAN: Segmenting Retinal Vascular Structure in Fundus Photographs Using a Novel Multi-scale Generayet it is a difficult problem. Due to successive resolution loss in the encoding phase combined with the inability to recover this lost information in the decoding phase, autoencoding based segmentation approaches are limited in their ability to extract retinal microvascular structure. We propose RV
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發(fā)表于 2025-3-24 19:59:51 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 01:15:12 | 只看該作者
Local-Global Dual Perception Based Deep Multiple Instance Learning for Retinal Disease Classificatioetinal disease recognition. The unique characteristics of how retinal diseases are manifested on the fundus images pose a major challenge for automatic recognition. In order to tackle the challenges, we propose a local-global dual perception (LGDP) based deep multiple instance learning (MIL) framewo
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