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Unobtrusive stress detection on the basis of smartphone usage data.

E. Vildjiounaite, J. Kallio, V. Kyllönen, M. Nieminen, I. Määttänen, M. Lindholm, J. Mäntyjärvi, und G. Gimel'farb. Personal and Ubiquitous Computing, 22 (4): 671-688 (2018)

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L. Ahlgrimm

Lambert Theisen University of Stuttgart

Annika Liebgott

Automated reference-free assessment of MR image quality using an active learning approach: Comparison of Support Vector Machine versus Deep Neural Network classificationS. Gatidis, A. Liebgott, M. Schwartz, P. Martirosian, F. Schick, K. Nikolaou, B. Yang, und T. Küstner. Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), Honolulu, Hawaii, USA, (April 2017)

Automated reference-free assessment of MR image quality using an active learning approach: Comparison of Support Vector Machine versus Deep Neural Network classificationS. Gatidis, A. Liebgott, M. Schwartz, P. Martirosian, F. Schick, K. Nikolaou, B. Yang, und T. Küstner. Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), Honolulu, Hawaii, USA, (April 2017)An easy-to-use image labeling platform for automatic Magnetic Resonance Image Quality AssessmentT. Küstner, P. Wolf, M. Schwartz, A. Liebgott, F. Schick, S. Gatidis, und B. Yang. Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Melbourne, Australia, (April 2017)Automated image quality assessment in whole-body MRIS. Gatidis, A. Liebgott, H. Schmidt, N. Schwenzer, P. Martirosian, K. Nikolaou, F. Schick, B. Yang, und T. Küstner. Proceedings of the Radiological Society of North America (RSNA), Chicago, USA, (November 2016)

Univ. -Prof. Dr. Remco Ingmar Leine University of Stuttgart

Christian León University of Stuttgart

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