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...
Những tác giả chính: | Windsor, R, Jamaludin, A, Kadir, T, Zisserman, A |
---|---|
Tác giả khác: | de Bruijne, M |
Định dạng: | Conference item |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Springer
2021
|
Những quyển sách tương tự
-
Self-supervised learning for spinal MRIs
Bằng: Jamaludin, A, et al.
Được phát hành: (2017) -
A convolutional approach to vertebrae detection and labelling in whole spine MRI
Bằng: Windsor, R, et al.
Được phát hành: (2020) -
Vision-language modelling for radiological imaging and reports in the low data regime
Bằng: Windsor, R, et al.
Được phát hành: (2024) -
Disentangled Speech Embeddings Using Cross-Modal Self-Supervision
Bằng: Nagrani, A, et al.
Được phát hành: (2020) -
Multi-task self-supervised visual learning
Bằng: Doersch, C, et al.
Được phát hành: (2017)