Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Truhn, Daniel [VerfasserIn]  |
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| | Kather, Jakob Nikolas [VerfasserIn] |
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| Titel: | Synthetic chest X-ray images from text prompts |
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| Verf.angabe: | Daniel Truhn, Jakob Nikolas Kather |
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| E-Jahr: | 2025 |
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| Jahr: | 07 October 2024 |
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| Umfang: | 2 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 29.04.2025 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: Nature biomedical engineering |
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| Ort Quelle: | London : Nature Research, 2016 |
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| Jahr Quelle: | 2025 |
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| Band/Heft Quelle: | 9(2025), 4, Seite 439-440 |
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| ISSN Quelle: | 2157-846X |
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| Abstract: | A latent diffusion model pre-trained on pairs of natural images and text descriptors can be adapted to generate realistic chest radiographs that are controlled by free-form medical text prompts. |
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| DOI: | doi:10.1038/s41551-024-01261-z |
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| URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
Volltext: https://doi.org/10.1038/s41551-024-01261-z |
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| | Volltext: https://www.nature.com/articles/s41551-024-01261-z |
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| | DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-024-01261-z |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | Computational models |
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| | Radiography |
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| K10plus-PPN: | 1923881183 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Synthetic chest X-ray images from text prompts / Truhn, Daniel [VerfasserIn]; 07 October 2024 (Online-Ressource)
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