Self-supervised multi-modal alignment for whole body medical imaging
This paper explores the use of self-supervised deep learning in medical imaging in cases where two scan modalities are available for the same subject. Specifically, we use a large publicly-available dataset of over 20,000 subjects from the UK Biobank with both whole body Dixon technique magnetic res...
Asıl Yazarlar: | Windsor, R, Jamaludin, A, Kadir, T, Zisserman, A |
---|---|
Diğer Yazarlar: | de Bruijne, M |
Materyal Türü: | Conference item |
Dil: | English |
Baskı/Yayın Bilgisi: |
Springer
2021
|
Benzer Materyaller
-
Self-supervised learning for spinal MRIs
Yazar:: Jamaludin, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2017) -
A convolutional approach to vertebrae detection and labelling in whole spine MRI
Yazar:: Windsor, R, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2020) -
Vision-language modelling for radiological imaging and reports in the low data regime
Yazar:: Windsor, R, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024) -
Disentangled Speech Embeddings Using Cross-Modal Self-Supervision
Yazar:: Nagrani, A, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2020) -
Multi-task self-supervised visual learning
Yazar:: Doersch, C, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2017)