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1. Reinforcement learning-basierte Patchpriorisierung zur beschleunigten Segmentierung von hochauflösenden Endoskopievideodaten

   1. Schüttler, Samuel
   2. Madesta, Frederic
   3. Rösch, Thomas
   4. Werner, Rene
   5. Schmitz, Rüdiger

   2022 - Forschungsinformationssystem des UKE - frei zugänglich
2. Multi-scale fully convolutional neural networks for histopathology image segmentation: From nuclear aberrations to the global tissue architecture

   1. Schmitz, Rüdiger
   2. Madesta, Frederic
   3. Nielsen, Maximilian
   4. Krause, Jenny
   5. Steurer, Stefan
   6. Werner, René
   7. Rösch, Thomas

   2021 - Forschungsinformationssystem des UKE - frei zugänglich
3. Skin Lesion Classification Using CNNs with Patch-Based Attention and Diagnosis-Guided Loss Weighting

   1. Gessert, Nils Thorben
   2. Sentker, Thilo
   3. Madesta, Frederic
   4. Schmitz, Rüdiger
   5. Kniep, Helge
   6. Baltruschat, Ivo-Matteo
   7. Werner, René

   2020 - TUHH Open Research
4. Widening the Focus: Biomedical Image Segmentation Challenges and the Underestimated Role of Patch Sampling and Inference Strategies

   1. Madesta, Frederic
   2. Schmitz, Rüdiger
   3. Rösch, Thomas
   4. Werner, Rene

   2020 - Forschungsinformationssystem des UKE
5. Skin lesion diagnosis using ensembles, unscaled multi-crop evaluation and loss weighting

   1. Gessert, Nils Thorben
   2. Sentker, Thilo
   3. Madesta, Frederic
   4. Schmitz, Rüdiger
   5. Kniep, Helge
   6. Baltruschat, Ivo-Matteo
   7. Werner, René

   2018 - TUHH Open Research