End-To-End Deformable Attention Graph Neural Network for Single-View Liver Mesh Reconstruction

Matej Gazda, Peter Drotar, Liset Vazquez Romaguera et Samuel Kadoury

Communication écrite (2023)

Un lien externe est disponible pour ce document

Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/56081/
Nom de la conférence:	20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2023)
Lieu de la conférence:	Cartagena, Colombia
Date(s) de la conférence:	2023-04-18 - 2023-04-21
Maison d'édition:	IEEE
DOI:	10.1109/isbi53787.2023.10230732
URL officielle:	https://doi.org/10.1109/isbi53787.2023.10230732
Date du dépôt:	02 nov. 2023 15:35
Dernière modification:	05 avr. 2024 12:03

Citer en APA 7:	Gazda, M., Drotar, P., Romaguera, L. V., & Kadoury, S. (avril 2023). End-To-End Deformable Attention Graph Neural Network for Single-View Liver Mesh Reconstruction [Communication écrite]. 20th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2023), Cartagena, Colombia (5 pages). https://doi.org/10.1109/isbi53787.2023.10230732
APA 7 (HTML)ASCII CitationAtomBibTeXDOIsDublin CoreEndNote (.ENW)MARC (ISO 2709/UTF-8) (.MRC)MARC (UTF-8) (.MRK8)MARC XMLMPEG-21 DIDLMultiline CSVOAI-ORE Resource Map (Atom Format)OPENAIREOpenURL ContextObjectOpenURL ContextObject in SpanRDF+N-TriplesRDF+N3RDF+XMLReferReference Manager (.RIS)Répertoire des publications (EndNote)Simple Metadata

Statistiques

Actions réservées au personnel