Clément Playout, Renaud Duval et Farida Cheriet
Communication écrite (2018)
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| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| Centre de recherche: | LIV4D - Laboratoire d'imagerie et de vision 4D |
| ISBN: | 9783030009335 |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/41133/ |
| Nom de la conférence: | 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2018) |
| Lieu de la conférence: | Granada, Spain |
| Date(s) de la conférence: | 2018-09-16 - 2018-09-20 |
| Maison d'édition: | Springer |
| DOI: | 10.1007/978-3-030-00934-2_12 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1007/978-3-030-00934-2_12 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:03 |
| Dernière modification: | 01 oct. 2024 16:14 |
| Citer en APA 7: | Playout, C., Duval, R., & Cheriet, F. (septembre 2018). A multitask learning architecture for simultaneous segmentation of bright and red lesions in fundus images [Communication écrite]. 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2018), Granada, Spain. https://doi.org/10.1007/978-3-030-00934-2_12 |
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