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How much BiGAN and CycleGAN-learned hidden features are effective for COVID-19 detection from CT images? A comparative study
von
Sarv Ahrabi, Sima
Veröffentlicht in:
The Journal of supercomputing
(2023)
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Twinned Residual Auto-Encoder (TRAE)-A new DL architecture for denoising super-resolution and task-aware feature learning from COVID-19 CT images
von
Baccarelli, Enzo
Veröffentlicht in:
Expert systems with applications
(2023)
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,
Michele
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3
Exploiting probability density function of deep convolutional autoencoders' latent space for reliable COVID-19 detection on CT scans
von
Sarv Ahrabi, Sima
Veröffentlicht in:
The Journal of supercomputing
(2022)
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“
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Scarpiniti
,
Michele
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4
A novel unsupervised approach based on the hidden features of Deep Denoising Autoencoders for COVID-19 disease detection
von
Scarpiniti
,
Michele
Veröffentlicht in:
Expert systems with applications
(2022)
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Twinned Residual Auto-Encoder (TRAE)
Unsupervised-vs.-weakly supervised learning
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