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Disambiguierung von "Seeböck, Philipp"

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U2-Net: A Bayesian U-Net Model With Epistemic Uncertainty Feedback For Photoreceptor Layer Segmentation In Pathological OCT Scans.

, , , , , , , und . ISBI, Seite 1441-1445. IEEE, (2019)

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Robert Seeböck

Philipp Runge

Die kollektive Lizenzierung von Onlinenutzungsrechten für Musik im europäischen Binnenmarkt. Uni Düsseldorf, (2009)

Philipp Romero

Funktionelle und klinische Relevanz von Mutationen des Calcium-Sensing-Receptors. Uni Marburg, (2009)

Philipp Werner

Nachmotorische Kraftstoffeinspritzung zur Partikelfilterregeneration bei Nfz-Dieselmotoren. Uni Stuttgart, (2009)

Philipp Lang

Einstellung von Psychotherapeuten zu Therapieleitlinien und manualisierter Therapie bei Anorexia nervosa und Bulimia nervosa. Uni Ulm, (2010)
 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Identifying and Categorizing Anomalies in Retinal Imaging Data., , , , , , , und . CoRR, (2016)Unsupervised Identification of Disease Marker Candidates in Retinal OCT Imaging Data., , , , , , , , und . IEEE Trans. Med. Imaging, 38 (4): 1037-1047 (2019)Foveal Avascular Zone Segmentation in Clinical Routine Fluorescein Angiographies Using Multitask Learning., , , , , , , und . OMIA@MICCAI, Volume 11855 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 35-42. Springer, (2019)Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery., , , , und . IPMI, Volume 10265 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 146-157. Springer, (2017)Exploiting Epistemic Uncertainty of Anatomy Segmentation for Anomaly Detection in Retinal OCT., , , , , , , und . IEEE Trans. Med. Imaging, 39 (1): 87-98 (2020)Exploiting Epistemic Uncertainty of Anatomy Segmentation for Anomaly Detection in Retinal OCT., , , , , , , und . CoRR, (2019)Using Cyclegans for Effectively Reducing Image Variability Across OCT Devices and Improving Retinal Fluid Segmentation., , , , , , , und . ISBI, Seite 605-609. IEEE, (2019)Anomaly guided segmentation: Introducing semantic context for lesion segmentation in retinal OCT using weak context supervision from anomaly detection., , , , , und . Medical Image Anal., (2024)U2-Net: A Bayesian U-Net Model With Epistemic Uncertainty Feedback For Photoreceptor Layer Segmentation In Pathological OCT Scans., , , , , , , und . ISBI, Seite 1441-1445. IEEE, (2019)Unsupervised Identification of Disease Marker Candidates in Retinal OCT Imaging Data., , , , , , , , und . CoRR, (2018)