A Feasibility Study of Automatic Multi-Organ Segmentation Using Probabilistic Atlas

Chen S, Endres J, Dorn S, Maier J, Lell M, Kachelriess M, Maier A (2017)

Publication Language: English

Publication Type: Conference contribution

Publication year: 2017

Journal

Informatik aktuell Gesellschaft für Informatik (GI)

Publisher: Kluwer Academic Publishers

Edited Volumes: Informatik aktuell

Pages Range: 218-223

Conference Proceedings Title: Bildverarbeitung für die Medizin: Algorithmen-Systeme-Anwendungen.

Event location: Heidelberg

ISBN: 978-3-662-54345-0

URI: https://www5.informatik.uni-erlangen.de/Forschung/Publikationen/2017/Chen17-AFS.pdf

DOI: 10.1007/978-3-662-54345-0_50

Authors with CRIS profile

Shuqing Chen Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung) Jürgen Endres Lehrstuhl für Informatik 14 (Bild- und Sprachverarbeitung) Andreas Maier Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)

Involved external institutions

Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ) DE Germany (DE) Klinikum Nürnberg DE Germany (DE)

How to cite

APA:

Chen, S., Endres, J., Dorn, S., Maier, J., Lell, M., Kachelriess, M., & Maier, A. (2017). A Feasibility Study of Automatic Multi-Organ Segmentation Using Probabilistic Atlas. In Bildverarbeitung für die Medizin: Algorithmen-Systeme-Anwendungen. (pp. 218-223). Heidelberg: Kluwer Academic Publishers.

MLA:

Chen, Shuqing, et al. "A Feasibility Study of Automatic Multi-Organ Segmentation Using Probabilistic Atlas." Proceedings of the Bildverarbeitung für die Medizin 2017, Heidelberg Kluwer Academic Publishers, 2017. 218-223.

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