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...
Հիմնական հեղինակներ: | Dinsdale, NK, Jenkinson, M, Namburete, AIL |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Elsevier
2022
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Unlearning scanner bias for MRI harmonisation in medical image segmentation
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
Anatomically plausible segmentations: explicitly preserving topology through prior deformations
: Wyburd, MK, և այլն
Հրապարակվել է: (2024) -
TEDS-Net: enforcing diffeomorphisms in spatial transformers to guarantee topology preservation in segmentations
: Wyburd, MK, և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Unlearning scanner bias for MRI harmonisation
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
SFHarmony: source free domain adaptation for distributed neuroimaging analysis
: Dinsdale, NK, և այլն
Հրապարակվել է: (2024)