KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Breaking with Fixed Set Pathology Recognition Through Report-Guided Contrastive Training

Seibold, Constantin ORCID iD icon 1; Reiß, Simon ORCID iD icon 1; Sarfraz, M. Saquib 1; Stiefelhagen, Rainer ORCID iD icon 1; Kleesiek, Jens
1 Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Download
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1007/978-3-031-16443-9_66
Scopus
Zitationen: 10
Dimensions
Zitationen: 19
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2022
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-031-16443-9
ISSN: 0302-9743, 1611-3349
KITopen-ID: 1000151696
Erschienen in Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2022 – 25th International Conference, Singapore, September 18–22, 2022, Proceedings, Part V. Ed.: L. Wang
Veranstaltung 25th International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI 2022), Singapur, Singapur, 18.09.2022 – 22.09.2022
Verlag Springer International Publishing
Seiten 690–700
Serie Lecture Notes in Computer Science (LNCS) ; 13435
Vorab online veröffentlicht am 16.09.2022
Nachgewiesen in Scopus
Dimensions
Relationen in KITopen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page