Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
PathoScribe: Transforming Pathology Data into a Living Library with a Unified LLM-Driven Framework for Semantic Retrieval and Clinical Integration
2026·0 Zitationen·Research SquareOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen0
Zitationen
8
Autoren
2026
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 · 13.728 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.320 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 11.912 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.283 Zit.
Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data
2015 · 8.074 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
AI in cancer detectionBiomedical Text Mining and OntologiesArtificial Intelligence in Healthcare and Education