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Automated segmentation of the fibula from CT imaging using two-stepped deep learning in 3D U-Net architectures
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In
Scientific reports 15, Seiten/Artikel-Nr.:42020
2025
Online
DOI: 10.1038/s41598-025-29130-y
DOI: 10.18154/RWTH-2025-10209
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1022716/files/1022716.pdf
Einrichtungen
- Klinik und Lehrstuhl für Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie (938010)
- Lehrstuhl für Bildgebung und Bildverarbeitung (611710)
Projekte
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 600
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105023152107
WOS Core Collection: WOS:001629105500003
Interne Identnummern
RWTH-2025-10209
Datensatz-ID: 1022716
Beteiligte Länder
Germany
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; Article Processing Charges ; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; DOAJ Seal ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF < 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection ; Zoological Record
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Other | 100.00 | 7.00 | EUR | 5.09 % | (DEAL) | 021000-938010 |
| APC | 1864.65 | 130.53 | EUR | 94.91 % | (DEAL) | 021000-938010 |
| Sum | 1964.65 | 137.53 | EUR | |||
| Total | 2102.18 |
Record created 2025-12-02, last modified 2026-02-24
OpenAccess:
PDF
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