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nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation

Fabian Isensee; Paul F. Jaeger; Simon A. A. Kohl; Jens Petersen; Klaus H. Maier-Hein · Nature Methods · 2020

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Autor / responsable
Fabian Isensee; Paul F. Jaeger; Simon A. A. Kohl; Jens Petersen; Klaus H. Maier-Hein
Editorial
Nature Methods
Año
2020
Idioma
en

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Isensee, F, Jaeger, P. F, Kohl, S. A. A, Petersen, J, & Maier-Hein, K. H. (2020). nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. https://doi.org/10.1038/s41592-020-01008-z

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Isensee, Fabian, et al. "nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation." 2020. https://doi.org/10.1038/s41592-020-01008-z.

Chicago

Isensee, Fabian, Paul F. Jaeger, Simon A. A. Kohl, Jens Petersen, and Klaus H. Maier-Hein. 2020. "nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation.". https://doi.org/10.1038/s41592-020-01008-z.

Harvard

Isensee, F. et al. 2020, nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation, Nature Methods, available at: https://doi.org/10.1038/s41592-020-01008-z [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título
nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation
Autor / colaboradores
Fabian Isensee; Paul F. Jaeger; Simon A. A. Kohl; Jens Petersen; Klaus H. Maier-Hein
Editorial
Nature Methods
Año de publicación
2020
Idioma
en

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