Yap / Cassidy / Kendrick | Diabetic Foot Ulcers Grand Challenge | Buch | 978-3-031-26353-8 | sack.de

Buch, Englisch, Band 13797, 125 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 219 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Yap / Cassidy / Kendrick

Diabetic Foot Ulcers Grand Challenge

Third Challenge, DFUC 2022, Held in Conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings
1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-031-26353-8
Verlag: Springer International Publishing

Third Challenge, DFUC 2022, Held in Conjunction with MICCAI 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings

Buch, Englisch, Band 13797, 125 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 219 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-26353-8
Verlag: Springer International Publishing


This book constitutes the Third Diabetic Foot Ulcers Grand Challenge, DFUC 2022, which was held on September 2022, in conjunction with the 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2022 in Singapore. The 8 full papers presented together with 5 challenge papers and 3 post-challenge papers included in this book were carefully reviewed and selected from 19 submissions.

The DFU challenges aim to motivate the health care domain to share datasets, participate in ground truth annotation, and enable data-innovation in computer algorithm development. In the longer term, it will lead to improved patient care.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Quantifying the Effect of Image Similarity on Diabetic Foot Ulcer Classification.- DFUC2022 Challenge Papers.- HarDNet-DFUS: Enhancing Backbone and Decoder of HarDNet-MSEGfor Diabetic Foot Ulcer Image Segmentation.- OCRNet For Diabetic Foot Ulcer Segmentation Combined with Edge Loss 30.- On the Optimal Combination of Cross-Entropy and Soft Dice Losses for Lesion Segmentation with Out-of-Distribution Robustness.- Capture the Devil in the Details via Partition-then-Ensemble on Higher Resolution Images.- Unconditionally Generated and Pseudo-Labeled Synthetic Images for Diabetic Foot Ulcer Segmentation Dataset Extension.-Post Challenge Paper.- Diabetic Foot Ulcer Segmentation Using Convolutional and Transformer-based Refined Mixup Augmentation for Diabetic Foot Ulcer Segmentation.- Organization IX DFU-Ens: End-to-End Diabetic Foot Ulcer Segmentation Framework with Vision Transformer Based Detection.- Summary Paper.- Diabetic Foot Ulcer Grand Challenge 2022 Summary.



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