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Identificador persistente para citar o vincular este elemento: https://accedacris.ulpgc.es/jspui/handle/10553/154913
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorKolarik, Martinen_US
dc.contributor.authorBurget, Radimen_US
dc.contributor.authorTravieso-González, Carlos M.en_US
dc.contributor.authorKocica, Janen_US
dc.date.accessioned2026-01-13T08:52:06Z-
dc.date.available2026-01-13T08:52:06Z-
dc.date.issued2021en_US
dc.identifier.isbn978-3-030-76423-4en_US
dc.identifier.otherWoS-
dc.identifier.urihttps://accedacris.ulpgc.es/jspui/handle/10553/154913-
dc.description.abstractThis article describes detailed notes on the practical implementation of our paper Planar 3D transfer learning for end to end unimodal MRI unbalanced data segmentation (ICPR 2020, Milan), which deals with a problem of multiple sclerosis lesion segmentation from a unimodal MRI flair brain scan by applying a planar 3D transfer learning backbone weights to an autoencoder segmentation neural network. Our source code is published online under an open-source license, and we provide step-by-step instructions for the reproduction of our results.en_US
dc.languageengen_US
dc.publisherSpringeren_US
dc.relation.ispartofThird International Workshop Reproducible Research In Pattern Recognition, Rrpr 2021en_US
dc.sourceThird International Workshop Reproducible Research In Pattern Recognition, RRPR 2021en_US
dc.subject33 Ciencias tecnológicasen_US
dc.subject.otherMultiple Sclerosisen_US
dc.subject.otherReproducibilityen_US
dc.subject.otherSegmentationen_US
dc.subject.otherTransfer Learningen_US
dc.titleOn the Implementation of Planar 3D Transfer Learning for End to End Unimodal MRI Unbalanced Data Segmentationen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten_US
dc.typeConferenceObjecten_US
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-76423-4_10en_US
dc.identifier.isi001596500900010-
dc.identifier.eissn1611-3349-
dc.description.lastpage151en_US
dc.description.firstpage146en_US
dc.relation.volume12636en_US
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Actas de congresosen_US
dc.contributor.daisngidNo ID-
dc.contributor.daisngidNo ID-
dc.contributor.daisngidNo ID-
dc.contributor.daisngidNo ID-
dc.description.numberofpages6en_US
dc.utils.revisionSíen_US
dc.contributor.wosstandardWOS:Kolarik, M-
dc.contributor.wosstandardWOS:Burget, R-
dc.contributor.wosstandardWOS:Travieso-Gonzalez, CM-
dc.contributor.wosstandardWOS:Kocica, J-
dc.date.coverdate2021en_US
dc.identifier.ulpgcSíen_US
dc.contributor.buulpgcBU-TELen_US
item.grantfulltextnone-
item.fulltextSin texto completo-
crisitem.author.deptGIR IDeTIC: División de Procesado Digital de Señales-
crisitem.author.deptIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC)-
crisitem.author.deptDepartamento de Señales y Comunicaciones-
crisitem.author.orcid0000-0002-4621-2768-
crisitem.author.parentorgIU para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC)-
crisitem.author.fullNameTravieso González, Carlos Manuel-
Colección:Actas de congresos
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