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Transferring Information from Easy to Hard Data: A Bayesian Approach for Left-Ventricle Volume Prediction with Uncertainty Quantification

Terhag, Felix und Knechtges, Philipp und Basermann, Achim und Tempone, Raúl (2024) Transferring Information from Easy to Hard Data: A Bayesian Approach for Left-Ventricle Volume Prediction with Uncertainty Quantification. ESCO 2024, 2024-06-10 - 2024-06-14, Pilsen, Tschechien.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
2MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/209581/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Transferring Information from Easy to Hard Data: A Bayesian Approach for Left-Ventricle Volume Prediction with Uncertainty Quantification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Terhag, Felixfelix.terhag (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7053-8154NICHT SPEZIFIZIERT
Knechtges, PhilippPhilipp.Knechtges (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4849-0593NICHT SPEZIFIZIERT
Basermann, AchimAchim.Basermann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3637-3231NICHT SPEZIFIZIERT
Tempone, Raúltempone (at) uq.rwth-aachen.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:14 Juni 2024
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Uncertainty Quantification, Bayesian Method, Cardiac MRI
Veranstaltungstitel:ESCO 2024
Veranstaltungsort:Pilsen, Tschechien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 Juni 2024
Veranstaltungsende:14 Juni 2024
HGF - Forschungsbereich:keine Zuordnung
HGF - Programm:keine Zuordnung
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Digitalisierung
DLR - Forschungsgebiet:D KIZ - Künstliche Intelligenz
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):D - PISA, R - Scientific Machine Learning for Space and Material Science Applications [SY]
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Softwaretechnologie > High-Performance Computing
Hinterlegt von: Terhag, Felix
Hinterlegt am:28 Nov 2024 11:24
Letzte Änderung:28 Nov 2024 11:24

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