Results from the autoPET challenge on fully automated lesion segmentation in oncologic PET/CT imaging
Gatidis, Sergios ; Früh, Marcel; Fabritius, Matthias P.; Gu, Sijing; Nikolaou, Konstantin; Fougère, Christian La; Ye, Jin; He, Junjun; Peng, Yige; Bi, Lei; Ma, Jun; Wang, Bo; Zhang, Jia; Huang, Yukun; Heiliger, Lars; Marinov, Zdravko
1; Stiefelhagen, Rainer
1; Egger, Jan; Kleesiek, Jens;
1; Stiefelhagen, Rainer
1; Egger, Jan; Kleesiek, Jens; 
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2024 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 2522-5839 KITopen-ID: 1000176623 |
| Erschienen in | Nature Machine Intelligence |
| Verlag | Nature Research |
| Vorab online veröffentlicht am | 30.10.2024 |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Dimensions Scopus Web of Science |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |