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Predicting breast tumor proliferation from whole-slide images: The TUPAC16 challenge
2019·315 Zitationen·Medical Image AnalysisOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen315
Zitationen
33
Autoren
2019
Jahr
Abstract
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Autoren
- Mitko Veta
- Yujing J. Heng
- Nikolas Stathonikos
- Babak Ehteshami Bejnordi
- Francisco Beça
- Thomas Wollmann
- Karl Rohr
- Manan Shah
- D. Wang
- Mikaël Rousson
- Martin Hedlund
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- Dávid Lányi
- Matheus P. Viana
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- Vitali Liauchuk
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- Nasir Rajpoot
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- Sangheum Hwang
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- P. J. van Diest
- Josien P. W. Pluim
Institutionen
- Eindhoven University of Technology(NL)
- Beth Israel Deaconess Medical Center(US)
- Harvard University(US)
- University Medical Center Utrecht(NL)
- Radboud University Nijmegen(NL)
- Radboud University Medical Center(NL)
- Stanford University(US)
- Heidelberg University(DE)
- IBM Research - Zurich(CH)
- IBM Research - Brazil(BR)
- United Institute of Informatics Problems(BY)
- University of South Florida(US)
- University of Warwick(GB)
- Sectra (Sweden)(SE)
- Tsinghua University(CN)
- Microsoft Research Asia (China)(CN)
- Beihang University(CN)
Themen
AI in cancer detectionRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingCancer Genomics and Diagnostics