Abstract: QuaSI - Quantile Sparse Image A Prior for Spatio-Temporal Denoising of Retinal OCT Data

Beitrag bei einer Tagung
(Abstract zum Vortrag)


Details zur Publikation

Autor(en): Schirrmacher F, Köhler GT, Husvogt L, Fujimoto JG, Hornegger J, Maier A
Jahr der Veröffentlichung: 2018
Tagungsband: Informatik aktuell
Seitenbereich: 380-380


FAU-Autoren / FAU-Herausgeber

Hornegger, Joachim Prof. Dr.-Ing.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Husvogt, Lennart
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Köhler, Thomas
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Maier, Andreas Prof. Dr.-Ing.
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
Schirrmacher, Franziska
Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)


Autor(en) der externen Einrichtung(en)
Massachusetts Institute of Technology (MIT)


Zitierweisen

APA:
Schirrmacher, F., Köhler, G.T., Husvogt, L., Fujimoto, J.G., Hornegger, J., & Maier, A. (2018). Abstract: QuaSI - Quantile Sparse Image A Prior for Spatio-Temporal Denoising of Retinal OCT Data. Paper presentation at Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen.

MLA:
Schirrmacher, Franziska, et al. "Abstract: QuaSI - Quantile Sparse Image A Prior for Spatio-Temporal Denoising of Retinal OCT Data." Presented at Bildverarbeitung für die Medizin 2018, Erlangen 2018.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2018-19-12 um 11:38