Unsupervised scalable anomaly detection: application to medical imaging - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2022

Dates et versions

hal-03824951 , version 1 (21-10-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03824951 , version 1

Citer

Geoffroy Oudoumanessah, Michel Dojat, Florence Forbes. Unsupervised scalable anomaly detection: application to medical imaging. [Research Report] Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Grenoble Institut des neurosciences. 2022, pp.1-43. ⟨hal-03824951⟩
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