Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Closing the loop: automatically identifying abnormal imaging results in scanned documents
2022·9 Zitationen·Journal of the American Medical Informatics AssociationOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen9
Zitationen
6
Autoren
2022
Jahr
Abstract
It is possible to automatically identify clinically significant abnormalities in SDs with high recall and practically useful precision in a generalizable and minimally laborious way.
Ähnliche Arbeiten
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.563 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.184 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 11.792 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.171 Zit.
Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data
2015 · 8.010 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
AI in cancer detectionArtificial Intelligence in Healthcare and EducationBiomedical Text Mining and Ontologies