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Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2023; 26th International C Hayit Greenspan,Anant Madabhushi,Russell Tay

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樓主: Strategy
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發(fā)表于 2025-3-27 00:57:05 | 只看該作者
Yi Shi,Rui-Xiang Li,Wen-Qi Shao,Xin-Cen Duan,Han-Jia Ye,De-Chuan Zhan,Bai-Shen Pan,Bei-Li Wang,Wei G W?hrend im Westen die etablierte Wohlfahrtsforschung seit Jahren konstante Zusammenh?nge aufzuzeigen wu?te — zwischen objektiven Indikatoren, zum Beispiel Einkommen, Wohnbedingungen, und subjektiven Indikatoren, also etwa Zufriedenheiten, — traten im Osten gerade diesbezüglich Inkongruenzen und Tur
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發(fā)表于 2025-3-27 04:45:17 | 只看該作者
Zhi Cao,Weijing Zhang,Keke Chen,Di Zhao,Daoqiang Zhang,Hongen Liao,Fang Chen W?hrend im Westen die etablierte Wohlfahrtsforschung seit Jahren konstante Zusammenh?nge aufzuzeigen wu?te — zwischen objektiven Indikatoren, zum Beispiel Einkommen, Wohnbedingungen, und subjektiven Indikatoren, also etwa Zufriedenheiten, — traten im Osten gerade diesbezüglich Inkongruenzen und Tur
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發(fā)表于 2025-3-27 06:19:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 10:38:01 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 14:20:11 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 18:26:04 | 只看該作者
0302-9743 e 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2023, which was held in Vancouver, Canada, in October 2023. ..The 730 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 2250 submissions. The papers are organized in
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發(fā)表于 2025-3-27 23:35:46 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 04:08:48 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 08:37:16 | 只看該作者
Multi-modality Contrastive Learning for?Sarcopenia Screening from?Hip X-rays and?Clinical Informatio176 patients to validate the effectiveness of multi-modality based methods. Significant performances with an AUC of 84.64%, ACC of 79.93%, F1 of 74.88%, SEN of 72.06%, SPC of 86.06%, and PRE of 78.44%, show that our method outperforms other single-modality and multi-modality based methods.
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發(fā)表于 2025-3-28 13:53:22 | 只看該作者
Thinking Like Sonographers: A Deep CNN Model for?Diagnosing Gout from?Musculoskeletal Ultrasoundes to systematically detect predictions made based on unreasonable/biased reasoning and adjust; (3) How to adjust: Developing a training mechanism to balance gout prediction accuracy and attention reasonability for improved CNNs. The experimental results on clinical MSKUS datasets demonstrate the superiority of our method over several SOTA CNNs.
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