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Rüdiger Schmitz

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Publikationen

  1. 2023

  2. Extending Tempcyclegan for Virtual Augmentation of Gastrointestinal Endoscopy Training Simulators

    Wallrodt, M., Schulz-Alsen, M., Ehlken, H., Rösch, T., Schmitz, R. & Werner, R., 02.06.2023, Bildverarbeitung für die Medizin 2023: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Braunschweig, July 2-4, 2023. Deserno, T. M., Handels, H., Maier, A., Maier-Hein, K., Palm, C. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Vieweg, S. 3-8 6 S. (Informatik aktuell).

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  3. Efficacy of zoledronic acid for the elimination of disseminated tumor cells in a clinically relevant, spontaneously metastatic prostate cancer xenograft model

    Böckelmann, L. C., Freytag, V., Ahlers, A-K., Maar, H., Gosau, T., Baranowsky, A., Schmitz, R., Pantel, K., Schumacher, U., Haider, M-T. & Lange, T., 06.2023, in: BONE. 171, S. 116741

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  4. 2022

  5. Quantitative analysis of submucosal excision depth in endoscopic resection for early Barrett's cancer

    Krause, J., Rösch, T., Steurer, S., Clauditz, T., Sehner, S., Schumacher, U., Neuhaus, H., Messmann, H., Schumacher, B., Probst, A., Schachschal, G., Ehlken, H., Vieth, M. & Schmitz, R., 06.2022, in: ENDOSCOPY. 54, 6, S. 565-570 6 S.

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  6. Reinforcement learning-basierte Patchpriorisierung zur beschleunigten Segmentierung von hochauflösenden Endoskopievideodaten

    Schüttler, S., Madesta, F., Rösch, T., Werner, R. & Schmitz, R., 05.04.2022, Informatik aktuell: Bildverarbeitung für die Medizin. Klaus, M-H., Deserno, T. M., Handels, H., Maier, A., Palm, C. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Wiesbaden: Springer Vieweg, S. 339-344 6 S. (Bildverarbeitung für die Medizin 2022).

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  7. Artificial intelligence in GI endoscopy: stumbling blocks, gold standards and the role of endoscopy societies

    Schmitz, R., Werner, R., Repici, A., Bisschops, R., Meining, A., Zornow, M., Messmann, H., Hassan, C., Sharma, P. & Rösch, T., 03.2022, in: GUT. 71, 3, S. 451-454 4 S.

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  8. Possible tumour cell reimplantation during curative endoscopic therapy of superficial Barrett's carcinoma

    Ehlken, H., Schmitz, R., Riethdorf, S., Riethdorf, L., Krause, J., Karstens, K-F., Schrader, J., Viol, F., Giannou, A., Sterlacci, W., Vieth, M., Clauditz, T., Kähler, C., Mann, O., Izbicki, J. R., Huber, S., Pantel, K. & Rösch, T., 02.2022, in: GUT. 71, 2, S. 277-286 10 S.

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  9. 2021

  10. Multi-scale fully convolutional neural networks for histopathology image segmentation: From nuclear aberrations to the global tissue architecture

    Schmitz, R., Madesta, F., Nielsen, M., Krause, J., Steurer, S., Werner, R. & Rösch, T., 05.2021, in: MED IMAGE ANAL. 70, S. 101996 14 S.

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  11. PAIP 2019: Liver cancer segmentation challenge

    Kim, Y. J., Jang, H., Lee, K., Park, S., Min, S-G., Hong, C., Park, J. H., Lee, K., Kim, J., Hong, W., Jung, H., Liu, Y., Rajkumar, H., Khened, M., Krishnamurthi, G., Yang, S., Wang, X., Han, C. H., Kwak, J. T., Ma, J., Tang, Z., Marami, B., Zeineh, J., Zhao, Z., Heng, P-A., Schmitz, R., Madesta, F., Rösch, T., Werner, R., Tian, J., Puybareau, E., Bovio, M., Zhang, X., Zhu, Y., Chun, S. Y., Jeong, W-K., Park, P. & Choi, J., 01.2021, in: MED IMAGE ANAL. 67, S. 101854 16 S.

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  12. 2020

  13. Digital Health meets Hamburg integrated medical degree program iMED: Concept and introduction of the new interdisciplinary 2nd track Digital Health

    Werner, R., Henningsen, M., Schmitz, R., Guse, A. H., Augustin, M. & Gauer, T., 16.11.2020, in: GMS Journal for Medical Education. 37, 6, S. Doc61 10 S.

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  14. Künstliche Intelligenz in der Medizin

    Werner, R. & Schmitz, R., 21.10.2020, Digitale Medizin. Matusiewicz, D., Henningsen, M. & Ehlers, J. P. (Hrsg.). 1 Aufl. Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, S. 125-138 14 S.

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  15. Widening the Focus: Biomedical Image Segmentation Challenges and the Underestimated Role of Patch Sampling and Inference Strategies

    Madesta, F., Schmitz, R., Rösch, T. & Werner, R., 10.2020, MICCAI 2020. 1 Aufl. Springer Nature Switzerland, Band 12264. S. 289-298 10 S. (Lecture Notes in Computer Science (LNCS)).

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  16. Skin Lesion Classification Using CNNs with Patch-Based Attention and Diagnosis-Guided Loss Weighting

    Gessert, N., Sentker, T., Madesta, F., Schmitz, R., Kniep, H., Baltruschat, I., Werner, R. & Schlaefer, A., 02.2020, in: IEEE T BIO-MED ENG. 67, 2, S. 495-503 9 S.

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  17. Künstliche Intelligenz in der Endoskopie: Neuronale Netze und maschinelles Sehen – Techniken und Perspektiven (reprint Z Gastroenterol 2019; 57(06): 767-780)

    Schmitz, R., Werner, R. & Rösch, T., 2020, in: Endo-Praxis. 2020, 36, S. 30-43

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  18. 2019

  19. Künstliche Intelligenz in der Endoskopie: Neuronale Netze und maschinelles Sehen – Techniken und Perspektiven

    Schmitz, R., Werner, R. & Rösch, T., 06.2019, in: Z GASTROENTEROL. 57, 6, S. 767-780 14 S.

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  20. Modeling Growth of Tumors and Their Spreading Behavior Using Mathematical Functions

    Hoffmann, B., Frenzel, T., Schmitz, R., Schumacher, U. & Wedemann, G., 2019, in: Methods Mol Biol. 1878, S. 263-277 15 S.

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  21. 2018

  22. Virtual Endoscopy Based on 3-dimensional Reconstruction of Histopathology Features of Endoscopic Resection Specimens

    Schmitz, R., Krause, J., Krech, T. & Rösch, T., 04.2018, in: GASTROENTEROLOGY. 154, 5, S. 1234-1236.e4

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  23. Locally Ablative Radiation Therapy of a Primary Human Small Cell Lung Cancer Tumor Decreases the Number of Spontaneous Metastases in Two Xenograft Models

    Frenzel, T., Siekmann, J., Grohmann, C., Valentiner, U., Schmitz, R., Riecken, K., Fehse, B., Schumacher, U., Lange, T. & Krüll, A., 15.03.2018, in: INT J RADIAT ONCOL. 100, 4, S. 1044-1056 13 S.

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  24. 2017

  25. Radiotherapy and chemotherapy change vessel tree geometry and metastatic spread in a small cell lung cancer xenograft mouse tumor model

    Frenzel, T., Hoffmann, B., Schmitz, R., Bethge, A., Schumacher, U. & Wedemann, G., 06.11.2017, in: PLOS ONE. 12, 11, S. e0187144

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