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A Comparison of Open Source Deep Learning Based Models for Automatic Tumor Segmentation in Radiotherapy Planning of Glioblastoma Multiforme Adult Patients
Fecha de publicación:
Autores de IIS La Fe
Participantes ajenos a IIS La Fe
- Campos, G
- Mata, C
Grupos
Abstract
Abstract no disponible
Datos de la publicación
- ISBN:
- 9798331526115
- Tipo:
- Proceedings Paper
- Páginas:
- 535-540
- Enlace a otro recurso:
- www.scopus.com
2025 Ieee 38th International Symposium On Computer-Based Medical Systems, Cbms IEEE COMPUTER SOC
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Keywords
- glioblastoma multiforme; radiotherapy; tumor segmentation; deep learning; U-Net
Cita
Campos G,Beser M,Castell J,Mart L,Mata C,Carles M. A Comparison of Open Source Deep Learning Based Models for Automatic Tumor Segmentation in Radiotherapy Planning of Glioblastoma Multiforme Adult Patients. En:2025 Ieee 38th International Symposium On Computer-Based Medical Systems, Cbms. 10662 LOS VAQUEROS CIRCLE, PO BOX 3014, LOS ALAMITOS, CA 90720-1264 USA:IEEE COMPUTER SOC. 2025. p. 535-540.