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2024 conference-paper

Exploring 3D U-Net Training Configurations and Post-processing Strategies for the MICCAI 2023 Kidney and Tumor Segmentation Challenge

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Exploring 3D U-Net Training Configurations and Post-processing Strategies for the MICCAI 2023 Kidney and Tumor Segmentation Challenge
Date Crossref
01/01/2024
Éditeur
Springer Nature Switzerland
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Korea University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Catholic University of Korea pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • MedAI pays non établi dans la notice
    Institution

Korea University, Catholic University of Korea et MedAI.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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