Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
SMILE: Cost-sensitive multi-task learning for nuclear segmentation and classification with imbalanced annotations
2023·57 Zitationen·Medical Image Analysis
Volltext beim Verlag öffnen57
Zitationen
13
Autoren
2023
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.877 Zit.
pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves
2011 · 13.749 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.437 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 12.029 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.377 Zit.
Autoren
Institutionen
- Key Laboratory of Guangdong Province(CN)
- Guangdong Academy of Medical Sciences(CN)
- Guangdong Provincial People's Hospital(CN)
- Guilin University of Electronic Technology(CN)
- Southern Medical University(CN)
- East China Normal University(CN)
- Guangzhou First People's Hospital(CN)
- South China University of Technology(CN)
- Guangzhou Medical University(CN)
Themen
AI in cancer detectionRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingDigital Imaging for Blood Diseases