STAMP: Simultaneous Training and Model Pruning for low data regimes in medical image segmentation

STAMP: Simultaneous Training and Model Pruning for low data regimes in medical image segmentation

Acquisition of high quality manual annotations is vital for the development of segmentation algorithms. However, to create them we require a substantial amount of expert time and knowledge. Large numbers of labels are required to train convolutional neural networks due to the vast number of paramete...

תיאור מלא

מידע ביבליוגרפי
Main Authors:	Dinsdale, NK, Jenkinson, M, Namburete, AIL
פורמט:	Journal article
שפה:	English
יצא לאור:	Elsevier 2022

פריטים דומים

Unlearning scanner bias for MRI harmonisation in medical image segmentation
מאת: Dinsdale, NK, et al.
יצא לאור: (2020)

Anatomically plausible segmentations: explicitly preserving topology through prior deformations
מאת: Wyburd, MK, et al.
יצא לאור: (2024)

TEDS-Net: enforcing diffeomorphisms in spatial transformers to guarantee topology preservation in segmentations
מאת: Wyburd, MK, et al.
יצא לאור: (2021)

Unlearning scanner bias for MRI harmonisation
מאת: Dinsdale, NK, et al.
יצא לאור: (2020)

SFHarmony: source free domain adaptation for distributed neuroimaging analysis
מאת: Dinsdale, NK, et al.
יצא לאור: (2024)

Deep learning-based unlearning of dataset bias for MRI harmonisation and confound removal.
מאת: Dinsdale, NK, et al.
יצא לאור: (2020)

Challenges for machine learning in clinical translation of big data imaging studies
מאת: Dinsdale, NK, et al.
יצא לאור: (2022)

Prototype learning for explainable brain age prediction
מאת: Hesse, LS, et al.
יצא לאור: (2024)

Spatial warping network for 3D segmentation of the hippocampus in MR images
מאת: Dinsdale, N, et al.
יצא לאור: (2019)

Cortical plate segmentation using CNNs in 3D fetal ultrasound
מאת: Wyburd, MK, et al.
יצא לאור: (2020)

Learning patterns of the ageing brain in MRI using deep convolutional networks
מאת: Dinsdale, NK, et al.
יצא לאור: (2020)

Omni-supervised domain adversarial training for white matter hyperintensity segmentation in the UK Biobank
מאת: Sundaresan, V, et al.
יצא לאור: (2022)

FedHarmony: unlearning scanner bias with distributed data
מאת: Dinsdale, N, et al.
יצא לאור: (2022)

Comparison of domain adaptation techniques for white matter hyperintensity segmentation in brain MR images
מאת: Sundaresan, V, et al.
יצא לאור: (2021)

The impact of transfer learning on 3D deep learning convolutional neural network segmentation of the hippocampus in mild cognitive impairment and Alzheimer disease subjects
מאת: Balboni, E, et al.
יצא לאור: (2022)

Subcortical segmentation of the fetal brain in 3D ultrasound using deep learning
מאת: Hesse, LS, et al.
יצא לאור: (2022)

Multi-task CNN for structural semantic segmentation in 3D fetal brain ultrasound
מאת: Venturini, L, et al.
יצא לאור: (2020)

Computational methods for quantifying in vivo muscle fascicle curvature from ultrasound images
מאת: Namburete, AIL, et al.
יצא לאור: (2011)

Deep learning-based unlearning of dataset bias for MRI harmonisation and confound removal
מאת: Nicola K. Dinsdale, et al.
יצא לאור: (2021-03-01)

Self-supervised ultrasound to MRI fetal brain image synthesis
מאת: Jiao, J, et al.
יצא לאור: (2020)

Anatomy-aware self-supervised fetal MRI synthesis from unpaired ultrasound images
מאת: Jiao, J, et al.
יצא לאור: (2019)

Is your style transfer doing anything useful? an investigation into hippocampus segmentation and the role of preprocessing
מאת: Kalabizadeh, H, et al.
יצא לאור: (2024)

Uncertainty estimates as data selection criteria to boost omni-supervised learning
מאת: Venturini, L, et al.
יצא לאור: (2020)

CAP : Context-aware Pruning for semantic segmentation
מאת: He, Wei, et al.
יצא לאור: (2021)

Assessment of regional cortical development through fissure based gestational age estimation in 3D fetal ultrasound
מאת: Wyburd, MK, et al.
יצא לאור: (2021)

PruneFaceDet: Pruning lightweight face detection network by sparsity training
מאת: Nanfei Jiang, et al.
יצא לאור: (2022-12-01)

loss for low-contrast medical image segmentation
מאת: Yu Zhao, et al.
יצא לאור: (2024-01-01)

Safety in Hospital Medication Administration Applying STAMP Processes
מאת: Baker, Elizabeth White
יצא לאור: (2022)

Weight pruning-UNet: Weight pruning UNet with depth-wise separable convolutions for semantic segmentation of kidney tumors
מאת: Patike Kiran Rao, et al.
יצא לאור: (2022-01-01)

Compact Image-Style Transfer: Channel Pruning on the Single Training of a Network
מאת: Minseong Kim, et al.
יצא לאור: (2022-11-01)

Simultaneous Kidney Transplantation and Abdominoplasty in a Prune-Belly Syndrome Patient
מאת: André Barcelos da Silva, et al.
יצא לאור: (2023-09-01)

BASIC stamp /
מאת: Kuhnel, Claus, 1951-, et al.
יצא לאור: (2000)

Learning to map 2D ultrasound images into 3D space with minimal human annotation
מאת: Yeung, P-H, et al.
יצא לאור: (2021)

Optimising convolutional neural networks for large-scale neuroimaging studies
מאת: Dinsdale, NK
יצא לאור: (2021)

SinGAN-Seg: Synthetic training data generation for medical image segmentation
מאת: Vajira Thambawita, et al.
יצא לאור: (2022-01-01)

SinGAN-Seg: Synthetic training data generation for medical image segmentation.
מאת: Vajira Thambawita, et al.
יצא לאור: (2022-01-01)

Training and Pruning Florida Peaches, Nectarines, and Plums
מאת: Ali Sarkhosh, et al.
יצא לאור: (2018-09-01)

Training and Pruning Florida Peaches, Nectarines, and Plums
מאת: James Ferguson
יצא לאור: (2007-08-01)

Training and Pruning Florida Peaches, Nectarines, and Plums
מאת: Ali Sarkhosh, et al.
יצא לאור: (2018-09-01)

Training and Pruning Florida Peaches, Nectarines, and Plums
מאת: James Ferguson
יצא לאור: (2007-08-01)