Fabian Isensee

RecycleNet améliore la prise de décision des réseaux de neurones pour de meilleures prédictions d'images médicales.

Des ajustements simples au nnU-Net améliorent la précision de la segmentation des tumeurs en imagerie médicale.

Des annotations d'images de qualité sont essentielles pour le succès de l'IA dans l'analyse d'images.

L'automatisation de la segmentation des tumeurs dans les images PET/CT améliore la précision et accélère le diagnostic.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la segmentation des lésions de la SEP dans les IRM.

Améliorer la segmentation des structures dentaires en utilisant des techniques d'imagerie avancées.