Titlebook: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2021; 24th International C Marleen de Bruijne,Philippe C. Cattin,Caroli

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Benoit Dufumier,Pietro Gori,Julie Victor,Antoine Grigis,Michele Wessa,Paolo Brambilla,Pauline Favre,kenntnishaltung im Anschluss an die Dokumentarische Methode nach Bohnsack und Nohl eingenommen (vgl. Kapitel 4) sowie sechs Gruppendiskussionen in fünf Wohnorganisationen erhoben, dokumentarisch ausgewertet und hiervon ausgehend mehrere Typiken entwickelt (vgl. Kapitel 5-9).

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Xiaoman Zhang,Shixiang Feng,Yuhang Zhou,Ya Zhang,Yanfeng Wangschnitt 6.4), sprich zum Stadtteil und dort angesiedelten Organisationen, wie zum Beispiel der Offenen Kinder- und Jugendarbeit, war die Idee geboren, auch diese geforder-ten ?ffnungsprozesse innerhalb der schulischen Praxis zu untersuchen. Um diesen Fragen detailliert nachgehen und dichte Beschreib

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Wenhui Lei,Wei Xu,Ran Gu,Hao Fu,Shaoting Zhang,Shichuan Zhang,Guotai Wangschnitt 6.4), sprich zum Stadtteil und dort angesiedelten Organisationen, wie zum Beispiel der Offenen Kinder- und Jugendarbeit, war die Idee geboren, auch diese geforder-ten ?ffnungsprozesse innerhalb der schulischen Praxis zu untersuchen. Um diesen Fragen detailliert nachgehen und dichte Beschreib

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SSLP: Spatial Guided Self-supervised Learning on Pathological Imagesnd . AUC on CAMELYON linear classification and . accuracy fine-tuning on cross-disease classification on NCTCRC, which outperforms previous state-of-the-art algorithm and matches the performance of a supervised counterpart.

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Deformed2Self: Self-supervised Denoising for Dynamic Medical Imagingts without needing the pairwise ground truth of clean images. In the field of multi-image denoising, however, very few works have been done on extracting correlated information from multiple slices for denoising using self-supervised deep learning methods. In this work, we propose Deformed2Self, an