Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Magnetic resonance $T_{1}$- and $T_{2}$-weighted data synthesis from heterogeneous sources: a federated learning approach / Jan Fiszer, Dominika Ciupek, Maciej MALAWSKI, Tomasz Pięciak // W: KU KDM 2024 : Sixteenth ACC Cyfronet AGH HPC users' conference : Zakopane, 13–15 March 2024 : proceedings / eds. Kazimierz Wiatr, Jacek Kitowski, Marian Bubak. — Kraków : Academic Computer Centre Cyfronet AGH, 2024. — ISBN: 978-83-61433-47-7. — S. 35–36. — Bibliogr. s. 36. — Toż pod adresem https://www.cyfronet.pl/zalacznik/10670. — J. Fiszer, M. Malawski - dod. afiliacja: Sano Centre for Computational Medicine, Kraków


Autorzy (4)


Słowa kluczowe

deep learningfederated learningmagnetic resonance imagingdata synthesis

Dane bibliometryczne

ID BaDAP152476
Data dodania do BaDAP2024-04-19
Rok publikacji2024
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Deep learning classification of cytology images with uncertain training data / Jan Krupiński, Szymon MAZUREK, Krystian STRZAŁKA, Maciej WIELGOSZ, Jakub CAPUTA, Rafał FRĄCZEK, Michał KARWATOWSKI, Jakub GRZESZCZYK, Daria ŁUKASIK, Paweł RUSSEK, Agnieszka DĄBROWSKA-BORUCH, Ernest JAMRO, Marcin PIETROŃ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR // W: KU KDM 2024 : Sixteenth ACC Cyfronet AGH HPC users' conference : Zakopane, 13–15 March 2024 : proceedings / eds. Kazimierz Wiatr, Jacek Kitowski, Marian Bubak. — Kraków : Academic Computer Centre Cyfronet AGH, 2024. — ISBN: 978-83-61433-47-7. — S. 37–38. — Bibliogr. s. 38. — Toż pod adresem https://www.cyfronet.pl/zalacznik/10670
fragment książki
Performance of benchmarking continual curriculum learning / Dominik ŻUREK, Marcin PIETROŃ, Kamil FABER, Michał KARWATOWSKI // W: KU KDM 2024 : sixteenth ACC Cyfronet AGH HPC users' conference : Zakopane, 13–15 March 2024 : proceedings / eds. Kazimierz Wiatr, Jacek Kitowski, Marian Bubak. — Kraków : Academic Computer Centre Cyfronet AGH, 2024. — ISBN: 978-83-61433-47-7. — S. 55–56. — Bibliogr. s. 56. — Toż pod adresem https://www.cyfronet.pl/zalacznik/10670