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MRI breast segmentation using unsupervised neural networks for biomechanical models

Said, Sarah ORCID iD icon 1; Meyling, Michael 1; Huguenot, Rémi 1; Horning, Marcel 1; Clauser, Paola; Ruiter, Nicole ORCID iD icon 1; Baltzer, Pascal; Hopp, Torsten ORCID iD icon 1
1 Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000150439
Veröffentlicht am 14.07.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1117/12.2624245
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Zitationen: 1
Dimensions
Zitationen: 1
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 13.07.2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-5106-5585-0
ISSN: 0277-786X
KITopen-ID: 1000150439
HGF-Programm 54.12.03 (POF IV, LK 01) Science Systems
Erschienen in 16th International Workshop on Breast Imaging (IWBI2022). Ed.: H. Bosmans
Veranstaltung 16th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2022), Löwen, Belgien, 22.05.2022 – 26.05.2022
Verlag SPIE
Seiten Art.-Nr.: 122860C
Serie Proceedings of SPIE ; 12286
Nachgewiesen in Dimensions
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