Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Generative Adversarial Networks in Medicine: Important Considerations for this Emerging Innovation in Artificial Intelligence
2023·83 Zitationen·Annals of Biomedical Engineering
Volltext beim Verlag öffnen83
Zitationen
10
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 · 13.485 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.117 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 11.720 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.083 Zit.
Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data
2015 · 7.971 Zit.
Autoren
Institutionen
- Thomas Jefferson University(US)
- Harvard University(US)
- Brigham and Women's Hospital(US)
- Michigan Medicine(US)
- University of Nevada, Reno(US)
- University College Dublin(IE)
- University of Miami(US)
- Bryan College(US)
- Methodist Hospital(US)
- The University of Texas MD Anderson Cancer Center(US)
- Weill Cornell Medicine(US)
- University of Iowa Hospitals and Clinics(US)
- Baylor College of Medicine(US)
- Methodist Hospital(US)
- Cornell University(US)
- The University of Texas Medical Branch at Galveston(US)
Themen
AI in cancer detectionRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingArtificial Intelligence in Healthcare and Education