2/4
Autorzy: M[ichał] Klimont, M[ateusz] Flieger, J[acek] Rzeszutek, K[atarzyna] Jończyk-Potoczna. Tytuł: Automated ventricular system segmentation in paediatric patients treated for hydrocephalus using deep learning methods. Tytuł całości: W: ECR 2020. European Congress of Radiology. Congress online. July 15-19, 2020. Adres wydawniczy: [B. m., 2020] Strony: abstr. C-09863, il. tab. bibliogr. Typ publikacji: ZSZ Język publikacji: EN Praca afiliowana przez UMP Polskie hasła przedmiotowe:
3/4
Autorzy: Michał Klimont, Agnieszka Oronowicz-Jaśkowiak, Mateusz Flieger, Jacek Rzeszutek, Robert Juszkat, Katarzyna Jończyk-Potoczna. Tytuł: Deep learning for cerebral angiography segmentation from non-contrast computed tomography. Czasopismo: PLoS ONE Szczegóły: 2020 : Vol. 15, nr 7, art. e0237092 [s. 1-15], il. tab. bibliogr. abstr. Uwagi: Wartość IF skorygowana na medianę: 1.278. Punktacja wg Wykazu czasopism naukowych MNiSW z 25.01.2017: 40. e-ISSN: 1932-6203 Typ publikacji: ZA Typ publikacji: ORG Język publikacji: EN Wskaźnik Impact Factor ISI: 3.240 Punktacja Min. Nauki: 100.000 Praca afiliowana przez UMP Polskie hasła przedmiotowe:
4/4
Autorzy: Michał Klimont, Mateusz Flieger, Jacek Rzeszutek, Joanna Stachera, Aleksandra Zakrzewska, Katarzyna Jończyk-Potoczna. Tytuł: Automated ventricular system segmentation in paediatric patients treated for hydrocephalus using deep learning methods. Czasopismo: Biomed Res. Int. Szczegóły: 2019 : Vol. 2019, art. 3059170 [s. 1-9], il. tab. bibliogr. abstr. Uwagi: Wartość IF skorygowana na medianę: 0.909. Punktacja wg Wykazu czasopism naukowych MNiSW z 25.01.2017: 25. p-ISSN: 2314-6133 e-ISSN: 3414-6141 Typ publikacji: ZA Typ publikacji: ORG Język publikacji: EN Wskaźnik Impact Factor ISI: 2.276 Punktacja Min. Nauki: 70.000 Praca afiliowana przez UMP Polskie hasła przedmiotowe: