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Produktbild: Semi-supervised Tooth Segmentation
Band 14623 - 17%

Semi-supervised Tooth Segmentation First MICCAI Challenge, SemiToothSeg 2023, Held in Conjunction with MICCAI 2023, Vancouver, BC, Canada, October 8, 2023, Proceedings

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49,99 € UVP 60,49 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

19.10.2024

Abbildungen

X, 194 p. 74 illus., 58 illus. in color.

Herausgeber

Yaqi Wang + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

194

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,2 cm

Gewicht

318 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-72395-7

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

19.10.2024

Abbildungen

X, 194 p. 74 illus., 58 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

194

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,2 cm

Gewicht

318 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-72395-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: Semi-supervised Tooth Segmentation
  • Convolutional Neural Network-based Multi-scale Semantic Segmentation for Two-dimensional Panoramic X-rays of Teeth.- TB-FPN: Enhancing Tooth Segmentation with Cascade Boundary-aware FPN.- Perform Special Post-processing after Tooth Segmentation.- A Multi-Stage Framework for 3D Individual Tooth Segmentation in Dental CBCT.- Preprocessing of Prior Knowledge before Semi-Supervised Tooth Segmentation.- A Semi-Supervised Tooth Segmentation Method based on Entropy-Guided Mean Teacher and Weakly Mutual Consistency Network.- MsNet: Multi-Stage Learning from Seldom Labeled Data for 3D Tooth Segmentation in Dental Cone Beam Computed Tomography.- Diffusion-Based Conv-Former Dual-Encode U-Net: DDPM for Level Set Evolution Mapping - MICCAI STS 2023 Challenge.- Semi-Supervised 3D Tooth Segmentation Using nn-UNet with Axial Attention and Positional Correction.- Boundary Feature Fusion Network for Tooth Image Segmentation.- Self-training Based Semi-Supervised Learning and U-Net with Denoiser for Teeth Segmentation in X-ray Image.- UX-CNet: Effective Edge Information Acquisition for Teeth Image Segmentation.- 2D Teeth Segmentation Base on Half-image Approach and VCMix-Net+.- Automated Dental CBCT Segmentation using Pseudo Labeling Method.- Prior-aware Cross Pseudo Supervision for Semi-supervised Tooth Segmentation.- High-Precision Semi-supervised 3D Dental Segmentation Based on nnUNet.