CRISP - Reliable Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

CRISP - Reliable Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation

Domaines

Informatique [cs] Intelligence artificielle [cs.AI]
Fichier principal
Vignette du fichier
MICCAI2022_CLIP.pdf (1.31 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence
Domaine public

Olivier Bernard  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04215854

Soumis le : dimanche 1 octobre 2023-16:07:52

Dernière modification le : mercredi 3 juillet 2024-09:00:06

Archivage à long terme le : mardi 2 janvier 2024-18:17:44

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-04215854 , version 1 (01-10-2023)

Licence

Domaine public

Identifiants

Citer

Thierry Judge, Olivier Bernard, Mihaela Porumb, Agisilaos Chartsias, Arian Beqiri, et al.. CRISP - Reliable Uncertainty Estimation for Medical Image Segmentation. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2022, Sep 2022, Singapore, Singapore. pp.492-502, ⟨10.1007/978-3-031-16452-1_47⟩. ⟨hal-04215854⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-ST-ETIENNE CNRS UNIV-LYON1 INSA-LYON CREATIS INSA-GROUPE UDL
45 Consultations
152 Téléchargements

Altmetric

Partager

More