ThomasBudd

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@ThomasBuddML

PhD student in medical deep learning at the Univsersity of Cambridge.

Katılım Mayıs 2021
97 Takip Edilen43 Takipçiler
Fabian Isensee
Fabian Isensee@FabianIsensee1·
@ThomasBuddML We are currently not planning on preparing a manuscript for this release. It's mostly 1) a switch to nnU-Net, 2) the already released DA5 nnU-Net trainer and 3) some additional augmentations that simulate incomplete scans
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Fabian Isensee
Fabian Isensee@FabianIsensee1·
HD-BET just became a lot more powerful and robust thanks to nnU-Net (+some data augmentation tweaks) 🥳 Install with `pip install -U hd-bet` or via our GitHub repository: github.com/MIC-DKFZ/hd-bet Happy brain extraction 💀!
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David Rolnick
David Rolnick@david_rolnick·
What drives innovation in machine learning? In a new paper, we argue that application-driven work is systemically under-valued in the machine learning community, but that it's essential for both innovation and impact. arxiv.org/abs/2403.17381 1/3
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ThomasBudd
ThomasBudd@ThomasBuddML·
@Karl_Lauterbach Bei uns liegt aktuell leider ein wichtiges EU-Projekt auf Eis, da D aufgrund der Haushaltssperre die versprochenen Forschungsgelder noch nicht ausgezahlt hat. Die Taltente sind da, mit Unterstützung kann in D eine blühende Landschaft an KMUs für KI in der Medizin entstehen. (3/3)
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ThomasBudd
ThomasBudd@ThomasBuddML·
@Karl_Lauterbach Mir hat die Sendung gefallen, ich hätte mich beim Thema künstliche Intelligenz darüber gefreut, wenn die medizinische KI-Industrie und Industrieforschungsgelder in D auch erwähnt worden wäre. Ich bin seit 6 Jahren Ingenieur für KI und arbeite in einem KMU zu dem Thema. (1/3)
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ThomasBudd
ThomasBudd@ThomasBuddML·
@Karl_Lauterbach Diese Branche ist in D nicht sehr stark. Neben dem angesprochenen Datenschutz und der Grundlagenforschung sind insbesondere Forschungsgelder für die Industrie extrem wichtig für uns, damit wir neue und riskante Themen bearbeiten und wachsen können. (2/3)
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ThomasBudd
ThomasBudd@ThomasBuddML·
We use ensembles of highly sensitive to highly precise models and show that their combination can i) be used to learn from unlabeled data, ii) used for active learning procedures and iii) support human-machine interaction.
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MIC at DKFZ
MIC at DKFZ@mic_dkfz·
The KiTS challenge is back with an expanded training set of 489 cases, brand new test set of 110 cases, and the addition of a new contrast phase! Help us advance the field & improve patient outcomes. Download the data today & compete for the $5,000 prize! kits-challenge.org/kits23
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