François Rousseau
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SegSRGAN: Super-resolution and segmentation using generative adversarial networks — Application to neonatal brain MRIComputers in Biology and Medicine, 2020, 120, pp.103755. ⟨10.1016/j.compbiomed.2020.103755⟩
Article dans une revue
hal-02189136v3
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Réseaux antagonistes génératifs pour la reconstruction super-résolution et la segmentation en IRMExtraction et Gestion des Connaissances - Atelier Apprentissage Profond : Théorie et Applications (APTA@EGC), 2020, Bruxelles, Belgique
Communication dans un congrès
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SegSRGAN multilabel – Parcellisation et morphométrie cérébrale des nouveau-nés prématurés en IRMColloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), Mar 2024, Grenoble, France
Poster de conférence
hal-04406703v2
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Étude volumétrique des régions cérébrales de nouveau-nés prématurésJournée Scientifique autour de l’IA (JSIA), Feb 2023, Nancy, France
Poster de conférence
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Annotation d’électroencéphalogrammes (EEG) néonataux pour l’apprentissage superviséJournée Scientifique autour de l’IA (JSIA), Feb 2023, Nancy, France
Poster de conférence
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Étude volumétrique des régions cérébrales de nouveau-nés prématurésIABM 2023 - Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale, 2023, Paris, France
Poster de conférence
hal-03929225v1
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Annotation d'électroencéphalogrammes néonataux pour l'apprentissage superviséColloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), 2023, Paris, France
Poster de conférence
hal-03929211v1
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