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Nuclei Segmentation of Fluorescence Microscopy Images Using Three Dimensional Convolutional Neural Networks., , , , und . CVPR Workshops, Seite 834-842. IEEE Computer Society, (2017)Nuclei detection and segmentation of fluorescence microscopy images using three dimensional convolutional neural networks., , , , und . ISBI, Seite 418-422. IEEE, (2018)Nuclei segmentation of fluorescence microscopy images using convolutional neural networks., , , , , und . ISBI, Seite 704-708. IEEE, (2017)Three Dimensional Fluorescence Microscopy Image Synthesis and Segmentation., , , , , , und . CVPR Workshops, Seite 2221-2229. Computer Vision Foundation / IEEE Computer Society, (2018)Person Segmentation Using Convolutional Neural Networks With Dilated Convolutions., und . IMAWM, Seite 1-7. Society for Imaging Science and Technology, (2018)Deep Learning-Based Objective and Reproducible Osteosarcoma Chemotherapy Response Assessment and Outcome Prediction., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). CoRR, (2022)Deep Interactive Learning: An Efficient Labeling Approach for Deep Learning-Based Osteosarcoma Treatment Response Assessment., , , , , , und . MICCAI (5), Volume 12265 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 540-549. Springer, (2020)Fluorescence Microscopy Image Segmentation Using Convolutional Neural Network With Generative Adversarial Networks., , , , , , und . CoRR, (2018)Boundary segmentation for fluorescence microscopy using steerable filters., , , und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 10133 von SPIE Proceedings, Seite 101330E. SPIE, (2017)Center-Extraction-Based Three Dimensional Nuclei Instance Segmentation of Fluorescence Microscopy Images., , , , , und . BHI, Seite 1-4. IEEE, (2019)