Articles de revues sur le sujet « HISTOPATHOLOGY IMAGE »
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Chen, Jia-Mei, Yan Li, Jun Xu, Lei Gong, Lin-Wei Wang, Wen-Lou Liu et Juan Liu. « Computer-aided prognosis on breast cancer with hematoxylin and eosin histopathology images : A review ». Tumor Biology 39, no 3 (mars 2017) : 101042831769455. http://dx.doi.org/10.1177/1010428317694550.
Texte intégralArevalo, John, Angel Cruz-Roa et Fabio A. González O. « Representación de imágenes de histopatología utilizada en tareas de análisis automático : estado del arte ». Revista Med 22, no 2 (1 décembre 2014) : 79. http://dx.doi.org/10.18359/rmed.1184.
Texte intégralWang, Pin, Shanshan Lv, Yongming Li, Qi Song, Linyu Li, Jiaxin Wang et Hehua Zhang. « Hybrid Deep Transfer Network and Rotational Sample Subspace Ensemble Learning for Early Cancer Detection ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 10 (1 octobre 2020) : 2289–96. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3172.
Texte intégralWang, Pin, Shanshan Lv, Yongming Li, Qi Song, Linyu Li, Jiaxin Wang et Hehua Zhang. « Hybrid Deep Transfer Network and Rotational Sample Subspace Ensemble Learning for Early Cancer Detection ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 10 (1 octobre 2020) : 2289–96. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.31722289.
Texte intégralTawfeeq, Furat Nidhal, Nada A. S. Alwan et Basim M. Khashman. « Optimization of Digital Histopathology Image Quality ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 7, no 2 (20 avril 2018) : 71. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v7.i2.pp71-77.
Texte intégralGupta, Rachit Kumar, Jatinder Manhas et Mandeep Kour. « Hybrid Feature Extraction Based Ensemble Classification Model to Diagnose Oral Carcinoma Using Histopathological Images ». JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH 66, no 03 (2022) : 219–26. http://dx.doi.org/10.37398/jsr.2022.660327.
Texte intégralRani V, Sudha, et M. Jogendra Kumar. « Histopathological Image Classification Methods and Techniques in Deep Learning Field ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 2s (31 décembre 2022) : 158–65. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i2s.5923.
Texte intégralTellez, David, Geert Litjens, Jeroen van der Laak et Francesco Ciompi. « Neural Image Compression for Gigapixel Histopathology Image Analysis ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 43, no 2 (1 février 2021) : 567–78. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2019.2936841.
Texte intégralKwak, Deawon, Jiwoo Choi et Sungjin Lee. « Rethinking Breast Cancer Diagnosis through Deep Learning Based Image Recognition ». Sensors 23, no 4 (19 février 2023) : 2307. http://dx.doi.org/10.3390/s23042307.
Texte intégralKandel, Ibrahem, Mauro Castelli et Aleš Popovič. « Comparative Study of First Order Optimizers for Image Classification Using Convolutional Neural Networks on Histopathology Images ». Journal of Imaging 6, no 9 (8 septembre 2020) : 92. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging6090092.
Texte intégralKausar, Tasleem, Adeeba Kausar, Muhammad Adnan Ashraf, Muhammad Farhan Siddique, Mingjiang Wang, Muhammad Sajid, Muhammad Zeeshan Siddique, Anwar Ul Haq et Imran Riaz. « SA-GAN : Stain Acclimation Generative Adversarial Network for Histopathology Image Analysis ». Applied Sciences 12, no 1 (29 décembre 2021) : 288. http://dx.doi.org/10.3390/app12010288.
Texte intégralBagchi, Arnab, Payel Pramanik et Ram Sarkar. « A Multi-Stage Approach to Breast Cancer Classification Using Histopathology Images ». Diagnostics 13, no 1 (30 décembre 2022) : 126. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13010126.
Texte intégralLevine, AB, J. Peng, SJM Jones, A. Bashashati et S. Yip. « Synthesis of glioma histopathology images using generative adversarial networks ». Canadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques 48, s1 (mai 2021) : S3. http://dx.doi.org/10.1017/cjn.2021.91.
Texte intégralAnjum, Sunila, Imran Ahmed, Muhammad Asif, Hanan Aljuaid, Fahad Alturise, Yazeed Yasin Ghadi et Rashad Elhabob. « Lung Cancer Classification in Histopathology Images Using Multiresolution Efficient Nets ». Computational Intelligence and Neuroscience 2023 (16 octobre 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/7282944.
Texte intégralJin, Xu, Teng Huang, Ke Wen, Mengxian Chi et Hong An. « HistoSSL : Self-Supervised Representation Learning for Classifying Histopathology Images ». Mathematics 11, no 1 (26 décembre 2022) : 110. http://dx.doi.org/10.3390/math11010110.
Texte intégralElazab, Naira, Hassan Soliman, Shaker El-Sappagh, S. M. Riazul Islam et Mohammed Elmogy. « Objective Diagnosis for Histopathological Images Based on Machine Learning Techniques : Classical Approaches and New Trends ». Mathematics 8, no 11 (24 octobre 2020) : 1863. http://dx.doi.org/10.3390/math8111863.
Texte intégralHyun-Cheol Park, Hyun-Cheol Park, Raman Ghimire Hyun-Cheol Park, Sahadev Poudel Raman Ghimire et Sang-Woong Lee Sahadev Poudel. « Deep Learning for Joint Classification and Segmentation of Histopathology Image ». 網際網路技術學刊 23, no 4 (juillet 2022) : 903–10. http://dx.doi.org/10.53106/160792642022072304025.
Texte intégralNaga Raju, Mallela Siva, et Battula Srinivasa Rao. « Colorectal multi-class image classification using deep learning models ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 11, no 1 (1 février 2022) : 195–200. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v11i1.3299.
Texte intégralWu, Yawen, Michael Cheng, Shuo Huang, Zongxiang Pei, Yingli Zuo, Jianxin Liu, Kai Yang et al. « Recent Advances of Deep Learning for Computational Histopathology : Principles and Applications ». Cancers 14, no 5 (25 février 2022) : 1199. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14051199.
Texte intégralPark, Youngjin, Mujin Kim, Murtaza Ashraf, Young Sin Ko et Mun Yong Yi. « MixPatch : A New Method for Training Histopathology Image Classifiers ». Diagnostics 12, no 6 (18 juin 2022) : 1493. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12061493.
Texte intégralVallez, Noelia, Jose Luis Espinosa-Aranda, Anibal Pedraza, Oscar Deniz et Gloria Bueno. « Deep Learning within a DICOM WSI Viewer for Histopathology ». Applied Sciences 13, no 17 (23 août 2023) : 9527. http://dx.doi.org/10.3390/app13179527.
Texte intégralBentaieb, Aicha, et Ghassan Hamarneh. « Adversarial Stain Transfer for Histopathology Image Analysis ». IEEE Transactions on Medical Imaging 37, no 3 (mars 2018) : 792–802. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2017.2781228.
Texte intégralVeta, Mitko, Josien P. W. Pluim, Paul J. van Diest et Max A. Viergever. « Breast Cancer Histopathology Image Analysis : A Review ». IEEE Transactions on Biomedical Engineering 61, no 5 (mai 2014) : 1400–1411. http://dx.doi.org/10.1109/tbme.2014.2303852.
Texte intégralWied, George L., Peter H. Bartels, Marluce Bibbo et Harvey E. Dytch. « Image analysis in quantitative cytopathology and histopathology ». Human Pathology 20, no 6 (juin 1989) : 549–71. http://dx.doi.org/10.1016/0046-8177(89)90245-1.
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 intégralZhang, Jianxin, Xiangguo Wei, Jing Dong et Bin Liu. « Aggregated Deep Global Feature Representation for Breast Cancer Histopathology Image Classification ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, no 11 (1 novembre 2020) : 2778–83. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3215.
Texte intégralConnolly, Laura, Amoon Jamzad, Martin Kaufmann, Catriona E. Farquharson, Kevin Ren, John F. Rudan, Gabor Fichtinger et Parvin Mousavi. « Combined Mass Spectrometry and Histopathology Imaging for Perioperative Tissue Assessment in Cancer Surgery ». Journal of Imaging 7, no 10 (4 octobre 2021) : 203. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7100203.
Texte intégralKanadath, Anusree, J. Angel Arul Jothi et Siddhaling Urolagin. « Multilevel Multiobjective Particle Swarm Optimization Guided Superpixel Algorithm for Histopathology Image Detection and Segmentation ». Journal of Imaging 9, no 4 (29 mars 2023) : 78. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9040078.
Texte intégralKakimoto, Tetsuhiro, Hirotaka Kimata, Satoshi Iwasaki, Atsushi Fukunari et Hiroyuki Utsumi. « Automated recognition and quantification of pancreatic islets in Zucker diabetic fatty rats treated with exendin-4 ». Journal of Endocrinology 216, no 1 (22 octobre 2012) : 13–20. http://dx.doi.org/10.1530/joe-12-0456.
Texte intégralLor, Kuo-Lung, et Chung-Ming Chen. « FAST INTERACTIVE REGIONAL PATTERN MERGING FOR GENERIC TISSUE SEGMENTATION IN HISTOPATHOLOGY IMAGES ». Biomedical Engineering : Applications, Basis and Communications 33, no 02 (9 mars 2021) : 2150012. http://dx.doi.org/10.4015/s1016237221500125.
Texte intégralXiao, Shuomin, Aiping Qu, Penghui He et Han Hong. « CA-Net : Context Aggregation Network for Nuclei Classification in Histopathology Image ». Journal of Physics : Conference Series 2504, no 1 (1 mai 2023) : 012031. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2504/1/012031.
Texte intégralAtupelage, Chamidu, Hiroshi Nagahashi, Masahiro Yamaguchi, Michiie Sakamoto et Akinori Hashiguchi. « Multifractal Feature Descriptor for Histopathology ». Analytical Cellular Pathology 35, no 2 (2012) : 123–26. http://dx.doi.org/10.1155/2012/912956.
Texte intégralHe, PengHui, AiPing Qu, ShuoMin Xiao et MeiDan Ding. « A GNN-based Network for Tissue Semantic Segmentation in Histopathology Image ». Journal of Physics : Conference Series 2504, no 1 (1 mai 2023) : 012047. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2504/1/012047.
Texte intégralPark, Joon-Hyeon, et Myung-Hoon Sunwoo. « Histopathology Image Super Resolution using Generative Adversarial Network ». Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers 59, no 8 (31 août 2022) : 55–60. http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2022.59.8.55.
Texte intégralKurmi, Yashwant, Vijayshri Chaurasia et Neelkamal Kapoor. « Histopathology image segmentation and classification for cancer revelation ». Signal, Image and Video Processing 15, no 6 (6 juin 2021) : 1341–49. http://dx.doi.org/10.1007/s11760-021-01865-x.
Texte intégralJia, Zhipeng, Xingyi Huang, Eric I.-Chao Chang et Yan Xu. « Constrained Deep Weak Supervision for Histopathology Image Segmentation ». IEEE Transactions on Medical Imaging 36, no 11 (novembre 2017) : 2376–88. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2017.2724070.
Texte intégralXu, Yan, Jun-Yan Zhu, Eric I.-Chao Chang, Maode Lai et Zhuowen Tu. « Weakly supervised histopathology cancer image segmentation and classification ». Medical Image Analysis 18, no 3 (avril 2014) : 591–604. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2014.01.010.
Texte intégralW., Abmayr. « ADVANCES IN COMPUTER-AIDED IMAGE ANALYSIS IN HISTOPATHOLOGY ». American Journal of Dermatopathology 14, no 1 (février 1992) : 73. http://dx.doi.org/10.1097/00000372-199202000-00058.
Texte intégralKing, Thomas S., Ramaswamy Sharma, Jeff Jackson et Kristin R. Fiebelkorn. « Clinical Case-Based Image Portfolios in Medical Histopathology ». Anatomical Sciences Education 12, no 2 (17 août 2018) : 200–209. http://dx.doi.org/10.1002/ase.1794.
Texte intégralLi, Kailu, Ziniu Qian, Yingnan Han, Eric I.-Chao Chang, Bingzheng Wei, Maode Lai, Jing Liao, Yubo Fan et Yan Xu. « Weakly supervised histopathology image segmentation with self-attention ». Medical Image Analysis 86 (mai 2023) : 102791. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2023.102791.
Texte intégralKandel, Ibrahem, et Mauro Castelli. « A Novel Architecture to Classify Histopathology Images Using Convolutional Neural Networks ». Applied Sciences 10, no 8 (23 avril 2020) : 2929. http://dx.doi.org/10.3390/app10082929.
Texte intégralAlali, Mohammed H., Arman Roohi, Shaahin Angizi et Jitender S. Deogun. « Enabling Intelligent IoTs for Histopathology Image Analysis Using Convolutional Neural Networks ». Micromachines 13, no 8 (22 août 2022) : 1364. http://dx.doi.org/10.3390/mi13081364.
Texte intégralO., Awoyelu I., Ojo B. R., Aregbesola S. B. et Soyele O. O. « Performance Evaluation of a Classification Model for Oral Tumor Diagnosis ». Computer and Information Science 13, no 1 (20 décembre 2019) : 1. http://dx.doi.org/10.5539/cis.v13n1p1.
Texte intégralNye, Logan, Hamid Ghaednia et Joseph H. Schwab. « Generating synthetic samples of chondrosarcoma histopathology with a denoising diffusion probabilistic model. » Journal of Clinical Oncology 41, no 16_suppl (1 juin 2023) : e13592-e13592. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e13592.
Texte intégralGonçalves, Wanderson Gonçalves e., Marcelo Henrique Paula dos Santos, Leonardo Miranda Brito, Helber Gonzales Almeida Palheta, Fábio Manoel França Lobato, Samia Demachki, Ândrea Ribeiro-dos-Santos et Gilderlanio Santana de Araújo. « DeepHP : A New Gastric Mucosa Histopathology Dataset for Helicobacter pylori Infection Diagnosis ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 23 (23 novembre 2022) : 14581. http://dx.doi.org/10.3390/ijms232314581.
Texte intégralPopovici, Vlad, Aleš Křenek et Eva Budinská. « Identification of “BRAF-Positive” Cases Based on Whole-Slide Image Analysis ». BioMed Research International 2017 (2017) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2017/3926498.
Texte intégralAi, Shiliang, Chen Li, Xiaoyan Li, Tao Jiang, Marcin Grzegorzek, Changhao Sun, Md Mamunur Rahaman, Jinghua Zhang, Yudong Yao et Hong Li. « A State-of-the-Art Review for Gastric Histopathology Image Analysis Approaches and Future Development ». BioMed Research International 2021 (26 juin 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6671417.
Texte intégralKalra, Shivam, H. R. Tizhoosh, Charles Choi, Sultaan Shah, Phedias Diamandis, Clinton J. V. Campbell et Liron Pantanowitz. « Yottixel – An Image Search Engine for Large Archives of Histopathology Whole Slide Images ». Medical Image Analysis 65 (octobre 2020) : 101757. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2020.101757.
Texte intégralKate, Vandana, et Pragya Shukla. « Breast Cancer Image Multi-Classification Using Random Patch Aggregation and Depth-Wise Convolution based Deep-Net Model ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, no 01 (19 janvier 2021) : 83. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i01.18513.
Texte intégralRuan, Jun, Zhikui Zhu, Chenchen Wu, Guanglu Ye, Jingfan Zhou et Junqiu Yue. « A fast and effective detection framework for whole-slide histopathology image analysis ». PLOS ONE 16, no 5 (12 mai 2021) : e0251521. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0251521.
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