Bulat Ibragimov
Lektor, Lektor - forfremmelsesprogrammet
Image Analysis, Computational Modelling and Geometry
Universitetsparken 1, 2100 København Ø
Medlem af:
- 2021
- Udgivet
Adversarial Reconstruction Loss for Domain Generalization
Bekkouch, I. E. I., Nicolae, D. C., Khan, A., Kazmi, S. M. A., Khattak, A. M. & Ibragimov, Bulat, 2021, I: IEEE Access. 9, s. 42424-42437 14 s., 9378518.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Automating cardiothoracic ratio measurements in chest X-rays
Kiselev, S., Maksudov, B., Mustafaev, T., Kuleev, R. & Ibragimov, Bulat, 2021, 2021 International Conference "Nonlinearity, Information and Robotics", NIR 2021. IEEE, 4 s.Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Deep Learning for Diagnosis and Segmentation of Pneumothorax: The Results on The Kaggle Competition and Validation Against Radiologists
Tolkachev, A., Sirazitdinov, I., Kholiavchenko, M., Mustafaev, T. & Ibragimov, Bulat, 2021, I: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 25, 5, s. 1660-1672Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Developing and validating COVID-19 adverse outcome risk prediction models from a bi-national European cohort of 5594 patients
Jimenez-Solem, E., Petersen, T. S., Hansen, C., Hansen, C., Lioma, C., Igel, C., Boomsma, W., Krause, O., Lorenzen, S., Selvan, R., Petersen, J., Nyeland, M. E., Ankarfeldt, M. Z., Virenfeldt, G. M., Winther-Jensen, M., Linneberg, A., Ghazi, M. M., Detlefsen, N., Lauritzen, A. D., Smith, A. G. & 15 flere, , 2021, I: Scientific Reports. 11, 1, 12 s., 3246.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Multi-agent shape models for hip landmark detection in MR scans
Bekkouch, I. E. I., Aidinovich, T., Vrtovec, T., Kuleev, R. & Ibragimov, Bulat, 2021, Medical Imaging 2021: Image Processing. Isgum, I. & Landman, B. A. (red.). SPIE - International Society for Optical Engineering, 11 s. 115960O. (Proceedings of S P I E - International Society for Optical Engineering, Bind 11596).Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Mutual-Prototype Adaptation for Cross-Domain Polyp Segmentation
Yang, C., Guo, X., Zhu, M., Ibragimov, Bulat & Yuan, Y., 2021, I: IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 25, 10, s. 3886-3897Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- 2020
- Udgivet
Auto-segmentation of organs at risk for head and neck radiotherapy planning: From atlas-based to deep learning methods
Vrtovec, T., Močnik, D., Strojan, P., Pernuš, F. & Ibragimov, Bulat, 2020, I: Medical Physics. 47, 9, s. e929-e950Publikation: Bidrag til tidsskrift › Review › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Automated hepatobiliary toxicity prediction after liver stereotactic body radiation therapy with deep learning-based portal vein segmentation
Ibragimov, Bulat, Toesca, D. A. S., Chang, D. T., Yuan, Y., Koong, A. C. & Xing, L., 2020, I: Neurocomputing. 392, s. 181-188Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Contour-aware multi-label chest X-ray organ segmentation
Kholiavchenko, M., Sirazitdinov, I., Kubrak, K., Badrutdinova, R., Kuleev, R., Yuan, Y., Vrtovec, T. & Ibragimov, Bulat, 2020, I: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 15, 3, s. 425-436 12 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Deep learning for identification of critical regions associated with toxicities after liver stereotactic body radiation therapy
Ibragimov, Bulat, Toesca, D. A. S., Chang, D. T., Yuan, Y., Koong, A. C., Xing, L. & Vogelius, Ivan R. , 2020, I: Medical Physics. 47, 8, s. 3721-3731Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
ID: 219366603
Flest downloads
-
265
downloads
Developing and validating COVID-19 adverse outcome risk prediction models from a bi-national European cohort of 5594 patients
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
30
downloads
Prediction of pulp exposure before caries excavation using artificial intelligence: Deep learning-based image data versus standard dental radiographs
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
28
downloads
Multi-landmark environment analysis with reinforcement learning for pelvic abnormality detection and quantification
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet