 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
Bilic, P., Christ, P., Li, H. B., Vorontsov, E., Ben-Cohen, A., Kaissis, G., Szeskin, A., Jacobs, C., Mamani, G. E. H., Chartrand, G., Lohöfer, F., Holch, J. W., Sommer, W., Hofmann, F., Hostettler, A., Lev-Cohain, N., Drozdzal, M., Amitai, M. M., Vivanti, R., ... Menze, B. (2023). The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS). Medical Image Analysis, 84, 102680 (24 pages). Lien externe
Cheng, P. M., Montagnon, E., Yamashita, R., Pan, I., Cadrin-Chênevert, A., Romero, F. P., Chartrand, G., Kadoury, S., & Tang, A. (2021). Deep Learning: An Update for Radiologists. RadioGraphics, 41(5), 1427-1445. Lien externe
Drozdzal, M., Chartrand, G., Vorontsov, E., Shakeri, M., Di Jorio, L., Tang, A., Romero, A., Bengio, Y., Pal, C. J., & Kadoury, S. (2018). Learning normalized inputs for iterative estimation in medical image segmentation. Medical Image Analysis, 44, 1-13. Lien externe
Gotra, A., Sivakumaran, L., Chartrand, G., Vu, K.-N., Vandenbroucke-Menu, F., Kauffmann, C., Kadoury, S., Gallix, B., de Guise, J. A., & Tang, A. (2017). Liver segmentation: indications, techniques and future directions. Insights into Imaging, 8(4), 377-392. Disponible
Chartrand, G., Cheng, P. M., Vorontsov, E., Drozdzal, M., Turcotte, S., Pal, C. J., Kadoury, S., & Tang, A. (2017). Deep Learning: A Primer for Radiologists. RadioGraphics, 37(7), 2113-2131. Lien externe
Drozdzal, M., Vorontsov, E., Chartrand, G., Kadoury, S., & Pal, C. J. (octobre 2016). The Importance of Skip Connections in Biomedical Image Segmentation [Communication écrite]. 2nd International Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis (DLMIA 2016), held in conjunction with MICCAI 2016, Athens, Greece. Lien externe
