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Joshi, Shubhangi A., Anupkumar M. Bongale, P. Olof Olsson, Siddhaling Urolagin, Deepak Dharrao et Arunkumar Bongale. « Enhanced Pre-Trained Xception Model Transfer Learned for Breast Cancer Detection ». Computation 11, no 3 (13 mars 2023) : 59. http://dx.doi.org/10.3390/computation11030059.
Texte intégralXu, Xuebin, Meijuan An, Jiada Zhang, Wei Liu et Longbin Lu. « A High-Precision Classification Method of Mammary Cancer Based on Improved DenseNet Driven by an Attention Mechanism ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (14 mai 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8585036.
Texte intégralOgundokun, Roseline Oluwaseun, Sanjay Misra, Akinyemi Omololu Akinrotimi et Hasan Ogul. « MobileNet-SVM : A Lightweight Deep Transfer Learning Model to Diagnose BCH Scans for IoMT-Based Imaging Sensors ». Sensors 23, no 2 (6 janvier 2023) : 656. http://dx.doi.org/10.3390/s23020656.
Texte intégralUkwuoma, Chiagoziem C., Md Altab Hossain, Jehoiada K. Jackson, Grace U. Nneji, Happy N. Monday et Zhiguang Qin. « Multi-Classification of Breast Cancer Lesions in Histopathological Images Using DEEP_Pachi : Multiple Self-Attention Head ». Diagnostics 12, no 5 (5 mai 2022) : 1152. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12051152.
Texte intégralMohanakurup, Vinodkumar, Syam Machinathu Parambil Gangadharan, Pallavi Goel, Devvret Verma, Sameer Alshehri, Ramgopal Kashyap et Baitullah Malakhil. « Breast Cancer Detection on Histopathological Images Using a Composite Dilated Backbone Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (6 juillet 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8517706.
Texte intégralNahid, Abdullah-Al, Mohamad Ali Mehrabi et Yinan Kong. « Histopathological Breast Cancer Image Classification by Deep Neural Network Techniques Guided by Local Clustering ». BioMed Research International 2018 (2018) : 1–20. http://dx.doi.org/10.1155/2018/2362108.
Texte intégralSun, Yixin, Lei Wu, Peng Chen, Feng Zhang et Lifeng Xu. « Using deep learning in pathology image analysis : A novel active learning strategy based on latent representation ». Electronic Research Archive 31, no 9 (2023) : 5340–61. http://dx.doi.org/10.3934/era.2023271.
Texte intégralIstighosah, Maie, Andi Sunyoto et Tonny Hidayat. « Breast Cancer Detection in Histopathology Images using ResNet101 Architecture ». sinkron 8, no 4 (1 octobre 2023) : 2138–49. http://dx.doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.12948.
Texte intégralLi, Lingxiao, Niantao Xie et Sha Yuan. « A Federated Learning Framework for Breast Cancer Histopathological Image Classification ». Electronics 11, no 22 (16 novembre 2022) : 3767. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11223767.
Texte intégralBurrai, Giovanni P., Andrea Gabrieli, Marta Polinas, Claudio Murgia, Maria Paola Becchere, Pierfranco Demontis et Elisabetta Antuofermo. « Canine Mammary Tumor Histopathological Image Classification via Computer-Aided Pathology : An Available Dataset for Imaging Analysis ». Animals 13, no 9 (6 mai 2023) : 1563. http://dx.doi.org/10.3390/ani13091563.
Texte intégralMinarno, Agus Eko, Lulita Ria Wandani et Yufis Azhar. « Classification of Breast Cancer Based on Histopathological Image Using EfficientNet-B0 on Convolutional Neural Network ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, no 8 (2 août 2022) : 70–77. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0822_09.
Texte intégralAgbley, Bless Lord Y., Jianping Li, Md Altab Hossin, Grace Ugochi Nneji, Jehoiada Jackson, Happy Nkanta Monday et Edidiong Christopher James. « Federated Learning-Based Detection of Invasive Carcinoma of No Special Type with Histopathological Images ». Diagnostics 12, no 7 (9 juillet 2022) : 1669. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12071669.
Texte intégralMewada, Hiren K., Amit V. Patel, Mahmoud Hassaballah, Monagi H. Alkinani et Keyur Mahant. « Spectral–Spatial Features Integrated Convolution Neural Network for Breast Cancer Classification ». Sensors 20, no 17 (22 août 2020) : 4747. http://dx.doi.org/10.3390/s20174747.
Texte intégralLi, Xin, HongBo Li, WenSheng Cui, ZhaoHui Cai et MeiJuan Jia. « Classification on Digital Pathological Images of Breast Cancer Based on Deep Features of Different Levels ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (30 décembre 2021) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8403025.
Texte intégralAmato, Domenico, Salvatore Calderaro, Giosué Lo Bosco, Riccardo Rizzo et Filippo Vella. « Metric Learning in Histopathological Image Classification : Opening the Black Box ». Sensors 23, no 13 (28 juin 2023) : 6003. http://dx.doi.org/10.3390/s23136003.
Texte intégralLiu, Min, Yu He, Minghu Wu et Chunyan Zeng. « Breast Histopathological Image Classification Method Based on Autoencoder and Siamese Framework ». Information 13, no 3 (24 février 2022) : 107. http://dx.doi.org/10.3390/info13030107.
Texte intégralUmer, Muhammad Junaid, Muhammad Sharif, Seifedine Kadry et Abdullah Alharbi. « Multi-Class Classification of Breast Cancer Using 6B-Net with Deep Feature Fusion and Selection Method ». Journal of Personalized Medicine 12, no 5 (26 avril 2022) : 683. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12050683.
Texte intégralUmer, Muhammad Junaid, Muhammad Sharif, Seifedine Kadry et Abdullah Alharbi. « Multi-Class Classification of Breast Cancer Using 6B-Net with Deep Feature Fusion and Selection Method ». Journal of Personalized Medicine 12, no 5 (26 avril 2022) : 683. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12050683.
Texte intégralSarker, Md Mostafa Kamal, Farhan Akram, Mohammad Alsharid, Vivek Kumar Singh, Robail Yasrab et Eyad Elyan. « Efficient Breast Cancer Classification Network with Dual Squeeze and Excitation in Histopathological Images ». Diagnostics 13, no 1 (29 décembre 2022) : 103. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13010103.
Texte intégralChandranegara, Didih Rizki, Faras Haidar Pratama, Sidiq Fajrianur, Moch Rizky Eka Putra et Zamah Sari. « Automated Detection of Breast Cancer Histopathology Image Using Convolutional Neural Network and Transfer Learning ». MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer 22, no 3 (3 juillet 2023) : 455–68. http://dx.doi.org/10.30812/matrik.v22i3.2803.
Texte intégralWakili, Musa Adamu, Harisu Abdullahi Shehu, Md Haidar Sharif, Md Haris Uddin Sharif, Abubakar Umar, Huseyin Kusetogullari, Ibrahim Furkan Ince et Sahin Uyaver. « Classification of Breast Cancer Histopathological Images Using DenseNet and Transfer Learning ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (10 octobre 2022) : 1–31. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8904768.
Texte intégralAlirezazadeh, Pendar, Fadi Dornaika et Abdelmalik Moujahid. « Chasing a Better Decision Margin for Discriminative Histopathological Breast Cancer Image Classification ». Electronics 12, no 20 (20 octobre 2023) : 4356. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12204356.
Texte intégralZaalouk, Ahmed M., Gamal A. Ebrahim, Hoda K. Mohamed, Hoda Mamdouh Hassan et Mohamed M. A. Zaalouk. « A Deep Learning Computer-Aided Diagnosis Approach for Breast Cancer ». Bioengineering 9, no 8 (15 août 2022) : 391. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering9080391.
Texte intégralLi, Jia, Jingwen Shi, Hexing Su et Le Gao. « Breast Cancer Histopathological Image Recognition Based on Pyramid Gray Level Co-Occurrence Matrix and Incremental Broad Learning ». Electronics 11, no 15 (26 juillet 2022) : 2322. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11152322.
Texte intégralJae Lim, Myung, Da Eun Kim, Dong Kun Chung, Hoon Lim et Young Man Kwon. « Deep Convolution Neural Networks for Medical Image Analysis ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.33 (29 août 2018) : 115. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.33.18588.
Texte intégralKode, Hepseeba, et Buket D. Barkana. « Deep Learning- and Expert Knowledge-Based Feature Extraction and Performance Evaluation in Breast Histopathology Images ». Cancers 15, no 12 (6 juin 2023) : 3075. http://dx.doi.org/10.3390/cancers15123075.
Texte intégralLeow, Jia Rong, Wee How Khoh, Ying Han Pang et Hui Yen Yap. « Breast cancer classification with histopathological image based on machine learning ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 13, no 5 (1 octobre 2023) : 5885. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v13i5.pp5885-5897.
Texte intégralTummala, Sudhakar, Jungeun Kim et Seifedine Kadry. « BreaST-Net : Multi-Class Classification of Breast Cancer from Histopathological Images Using Ensemble of Swin Transformers ». Mathematics 10, no 21 (4 novembre 2022) : 4109. http://dx.doi.org/10.3390/math10214109.
Texte intégralKaplun, Dmitry, Alexander Krasichkov, Petr Chetyrbok, Nikolay Oleinikov, Anupam Garg et Husanbir Singh Pannu. « Cancer Cell Profiling Using Image Moments and Neural Networks with Model Agnostic Explainability : A Case Study of Breast Cancer Histopathological (BreakHis) Database ». Mathematics 9, no 20 (17 octobre 2021) : 2616. http://dx.doi.org/10.3390/math9202616.
Texte intégralChopra, Pooja, N. Junath, Sitesh Kumar Singh, Shakir Khan, R. Sugumar et Mithun Bhowmick. « Cyclic GAN Model to Classify Breast Cancer Data for Pathological Healthcare Task ». BioMed Research International 2022 (21 juillet 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6336700.
Texte intégralElshafey, Mohamed Abdelmoneim, et Tarek Elsaid Ghoniemy. « A hybrid ensemble deep learning approach for reliable breast cancer detection ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 7, no 2 (19 avril 2021) : 112. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v7i2.615.
Texte intégralYang, Yunfeng, et Chen Guan. « Classification of histopathological images of breast cancer using an improved convolutional neural network model ». Journal of X-Ray Science and Technology 30, no 1 (22 janvier 2022) : 33–44. http://dx.doi.org/10.3233/xst-210982.
Texte intégralSaha, Priya, Puja Das, Niharika Nath et Mrinal Kanti Bhowmik. « Estimation of Abnormal Cell Growth and MCG-Based Discriminative Feature Analysis of Histopathological Breast Images ». International Journal of Intelligent Systems 2023 (30 juin 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6318127.
Texte intégralHao, Yan, Li Zhang, Shichang Qiao, Yanping Bai, Rong Cheng, Hongxin Xue, Yuchao Hou, Wendong Zhang et Guojun Zhang. « Breast cancer histopathological images classification based on deep semantic features and gray level co-occurrence matrix ». PLOS ONE 17, no 5 (5 mai 2022) : e0267955. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0267955.
Texte intégralLee, Jiann-Shu, et Wen-Kai Wu. « Breast Tumor Tissue Image Classification Using DIU-Net ». Sensors 22, no 24 (14 décembre 2022) : 9838. http://dx.doi.org/10.3390/s22249838.
Texte intégralAshurov, Asadulla, Samia Allaoua Chelloug, Alexey Tselykh, Mohammed Saleh Ali Muthanna, Ammar Muthanna et Mehdhar S. A. M. Al-Gaashani. « Improved Breast Cancer Classification through Combining Transfer Learning and Attention Mechanism ». Life 13, no 9 (21 septembre 2023) : 1945. http://dx.doi.org/10.3390/life13091945.
Texte intégralAlqahtani, Yahya, Umakant Mandawkar, Aditi Sharma, Mohammad Najmus Saquib Hasan, Mrunalini Harish Kulkarni et R. Sugumar. « Breast Cancer Pathological Image Classification Based on the Multiscale CNN Squeeze Model ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (29 août 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7075408.
Texte intégralBurçak, Kadir Can, et Harun Uğuz. « A New Hybrid Breast Cancer Diagnosis Model Using Deep Learning Model and ReliefF ». Traitement du Signal 39, no 2 (30 avril 2022) : 521–29. http://dx.doi.org/10.18280/ts.390214.
Texte intégralAsare, Sarpong Kwadwo, Fei You et Obed Tettey Nartey. « A Semisupervised Learning Scheme with Self-Paced Learning for Classifying Breast Cancer Histopathological Images ». Computational Intelligence and Neuroscience 2020 (8 décembre 2020) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2020/8826568.
Texte intégralTangsakul, Surasak, et Sartra Wongthanavasu. « Deep Cellular Automata-Based Feature Extraction for Classification of the Breast Cancer Image ». Applied Sciences 13, no 10 (15 mai 2023) : 6081. http://dx.doi.org/10.3390/app13106081.
Texte intégralBoumaraf, Said, Xiabi Liu, Yuchai Wan, Zhongshu Zheng, Chokri Ferkous, Xiaohong Ma, Zhuo Li et Dalal Bardou. « Conventional Machine Learning versus Deep Learning for Magnification Dependent Histopathological Breast Cancer Image Classification : A Comparative Study with Visual Explanation ». Diagnostics 11, no 3 (16 mars 2021) : 528. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics11030528.
Texte intégralWang, Jiatong, Tiantian Zhu, Shan Liang, R. Karthiga, K. Narasimhan et V. Elamaran. « Binary and Multiclass Classification of Histopathological Images Using Machine Learning Techniques ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 9 (1 août 2020) : 2252–58. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3124.
Texte intégralJakkaladiki, Sudha Prathyusha, et Filip Maly. « An efficient transfer learning based cross model classification (TLBCM) technique for the prediction of breast cancer ». PeerJ Computer Science 9 (21 mars 2023) : e1281. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1281.
Texte intégralClement, David, Emmanuel Agu, Muhammad A. Suleiman, John Obayemi, Steve Adeshina et Wole Soboyejo. « Multi-Class Breast Cancer Histopathological Image Classification Using Multi-Scale Pooled Image Feature Representation (MPIFR) and One-Versus-One Support Vector Machines ». Applied Sciences 13, no 1 (22 décembre 2022) : 156. http://dx.doi.org/10.3390/app13010156.
Texte intégralClement, David, Emmanuel Agu, John Obayemi, Steve Adeshina et Wole Soboyejo. « Breast Cancer Tumor Classification Using a Bag of Deep Multi-Resolution Convolutional Features ». Informatics 9, no 4 (28 octobre 2022) : 91. http://dx.doi.org/10.3390/informatics9040091.
Texte intégralLu, Shida, Kai Huang, Talha Meraj et Hafiz Tayyab Rauf. « A novel CAPTCHA solver framework using deep skipping Convolutional Neural Networks ». PeerJ Computer Science 8 (6 avril 2022) : e879. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.879.
Texte intégralTao, Ran, Zhaoya Gong, Qiwei Ma et Jean-Claude Thill. « Boosting Computational Effectiveness in Big Spatial Flow Data Analysis with Intelligent Data Reduction ». ISPRS International Journal of Geo-Information 9, no 5 (6 mai 2020) : 299. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi9050299.
Texte intégralTang, Yansong, Xingyu Liu, Xumin Yu, Danyang Zhang, Jiwen Lu et Jie Zhou. « Learning from Temporal Spatial Cubism for Cross-Dataset Skeleton-based Action Recognition ». ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, no 2 (31 mai 2022) : 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3472722.
Texte intégralIsthigosah, Maie, Andi Sunyoto et Tonny Hidayat. « Image Augmentation for BreaKHis Medical Data using Convolutional Neural Networks ». sinkron 8, no 4 (1 octobre 2023) : 2381–92. http://dx.doi.org/10.33395/sinkron.v8i4.12878.
Texte intégralLaporte, Matias, Martin Gjoreski et Marc Langheinrich. « LAUREATE ». Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 7, no 3 (27 septembre 2023) : 1–41. http://dx.doi.org/10.1145/3610892.
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