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Fell, Christina, Mahnaz Mohammadi, David Morrison, Ognjen Arandjelović, Sheeba Syed, Prakash Konanahalli, Sarah Bell, Gareth Bryson, David J. Harrison et David Harris-Birtill. « Detection of malignancy in whole slide images of endometrial cancer biopsies using artificial intelligence ». PLOS ONE 18, no 3 (8 mars 2023) : e0282577. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0282577.
Texte intégralGovind, Darshana, Brendon Lutnick, John E. Tomaszewski et Pinaki Sarder. « Automated erythrocyte detection and classification from whole slide images ». Journal of Medical Imaging 5, no 02 (10 avril 2018) : 1. http://dx.doi.org/10.1117/1.jmi.5.2.027501.
Texte intégralNeto, Pedro C., Sara P. Oliveira, Diana Montezuma, João Fraga, Ana Monteiro, Liliana Ribeiro, Sofia Gonçalves, Isabel M. Pinto et Jaime S. Cardoso. « iMIL4PATH : A Semi-Supervised Interpretable Approach for Colorectal Whole-Slide Images ». Cancers 14, no 10 (18 mai 2022) : 2489. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14102489.
Texte intégralFranklin, Daniel L., Tara Pattilachan et Anthony Magliocco. « Abstract 5048 : Imaging based EGFR mutation subtype classification using EfficientNet ». Cancer Research 82, no 12_Supplement (15 juin 2022) : 5048. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-5048.
Texte intégralAhmed, Shakil, Asadullah Shaikh, Hani Alshahrani, Abdullah Alghamdi, Mesfer Alrizq, Junaid Baber et Maheen Bakhtyar. « Transfer Learning Approach for Classification of Histopathology Whole Slide Images ». Sensors 21, no 16 (9 août 2021) : 5361. http://dx.doi.org/10.3390/s21165361.
Texte intégralFu, Zhibing, Qingkui Chen, Mingming Wang et Chen Huang. « Whole slide images classification model based on self-learning sampling ». Biomedical Signal Processing and Control 90 (avril 2024) : 105826. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105826.
Texte intégralFridman, M. V., A. A. Kosareva, E. V. Snezhko, P. V. Kamlach et V. A. Kovalev. « Papillary thyroid carcinoma whole-slide images as a basis for deep learning ». Informatics 20, no 2 (29 juin 2023) : 28–38. http://dx.doi.org/10.37661/1816-0301-2023-20-2-28-38.
Texte intégralJansen, Philipp, Adelaida Creosteanu, Viktor Matyas, Amrei Dilling, Ana Pina, Andrea Saggini, Tobias Schimming et al. « Deep Learning Assisted Diagnosis of Onychomycosis on Whole-Slide Images ». Journal of Fungi 8, no 9 (28 août 2022) : 912. http://dx.doi.org/10.3390/jof8090912.
Texte intégralLewis, Joshua, Xuebao Zhang, Nithya Shanmugam, Bradley Drumheller, Conrad Shebelut, Geoffrey Smith, Lee Cooper et David Jaye. « Machine Learning-Based Automated Selection of Regions for Analysis on Bone Marrow Aspirate Smears ». American Journal of Clinical Pathology 156, Supplement_1 (1 octobre 2021) : S1—S2. http://dx.doi.org/10.1093/ajcp/aqab189.001.
Texte intégralEl-Hossiny, Ahmed S., Walid Al-Atabany, Osama Hassan, Ahmed M. Soliman et Sherif A. Sami. « Classification of Thyroid Carcinoma in Whole Slide Images Using Cascaded CNN ». IEEE Access 9 (2021) : 88429–38. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3076158.
Texte intégralYoshida, Hiroshi, Yoshiko Yamashita, Taichi Shimazu, Eric Cosatto, Tomoharu Kiyuna, Hirokazu Taniguchi, Shigeki Sekine et Atsushi Ochiai. « Automated histological classification of whole slide images of colorectal biopsy specimens ». Oncotarget 8, no 53 (12 octobre 2017) : 90719–29. http://dx.doi.org/10.18632/oncotarget.21819.
Texte intégralXu, Hongming, Sunho Park et Tae Hyun Hwang. « Computerized Classification of Prostate Cancer Gleason Scores from Whole Slide Images ». IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 17, no 6 (1 novembre 2020) : 1871–82. http://dx.doi.org/10.1109/tcbb.2019.2941195.
Texte intégralHassanpour, Saeed, Bruno Korbar, AndreaM Olofson, AllenP Miraflor, CatherineM Nicka, MatthewA Suriawinata, Lorenzo Torresani et AriefA Suriawinata. « Deep learning for classification of colorectal polyps on whole-slide images ». Journal of Pathology Informatics 8, no 1 (2017) : 30. http://dx.doi.org/10.4103/jpi.jpi_34_17.
Texte intégralSoldatov, Sergey A., Danil M. Pashkov, Sergey A. Guda, Nikolay S. Karnaukhov, Alexander A. Guda et Alexander V. Soldatov. « Deep Learning Classification of Colorectal Lesions Based on Whole Slide Images ». Algorithms 15, no 11 (27 octobre 2022) : 398. http://dx.doi.org/10.3390/a15110398.
Texte intégralYoshida, Hiroshi, Taichi Shimazu, Tomoharu Kiyuna, Atsushi Marugame, Yoshiko Yamashita, Eric Cosatto, Hirokazu Taniguchi, Shigeki Sekine et Atsushi Ochiai. « Automated histological classification of whole-slide images of gastric biopsy specimens ». Gastric Cancer 21, no 2 (2 juin 2017) : 249–57. http://dx.doi.org/10.1007/s10120-017-0731-8.
Texte intégralTourniaire, Paul, Marius Ilie, Paul Hofman, Nicholas Ayache et Hervé Delingette. « Abstract 461 : Mixed supervision to improve the classification and localization : Coherence of tumors in histological slides ». Cancer Research 82, no 12_Supplement (15 juin 2022) : 461. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-461.
Texte intégralMa, Yingfan, Xiaoyuan Luo, Kexue Fu et Manning Wang. « Transformer-Based Video-Structure Multi-Instance Learning for Whole Slide Image Classification ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 13 (24 mars 2024) : 14263–71. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i13.29338.
Texte intégralAmgad, Mohamed, Habiba Elfandy, Hagar Hussein, Lamees A. Atteya, Mai A. T. Elsebaie, Lamia S. Abo Elnasr, Rokia A. Sakr et al. « Structured crowdsourcing enables convolutional segmentation of histology images ». Bioinformatics 35, no 18 (6 février 2019) : 3461–67. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btz083.
Texte intégralKallipolitis, Athanasios, Kyriakos Revelos et Ilias Maglogiannis. « Ensembling EfficientNets for the Classification and Interpretation of Histopathology Images ». Algorithms 14, no 10 (26 septembre 2021) : 278. http://dx.doi.org/10.3390/a14100278.
Texte intégralMahmood, F., C. J. Robbins, S. Perincheri et R. Torres. « Applying Deep Learning Cancer Subtyping Algorithms Trained on Physical Slides to Multiphoton Imaging of Unembedded Samples ». American Journal of Clinical Pathology 158, Supplement_1 (1 novembre 2022) : S117. http://dx.doi.org/10.1093/ajcp/aqac126.248.
Texte intégralGupta, Pushpanjali, Yenlin Huang, Prasan Kumar Sahoo, Jeng-Fu You, Sum-Fu Chiang, Djeane Debora Onthoni, Yih-Jong Chern et al. « Colon Tissues Classification and Localization in Whole Slide Images Using Deep Learning ». Diagnostics 11, no 8 (2 août 2021) : 1398. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics11081398.
Texte intégralXu, Hongming, Cheng Lu, Richard Berendt, Naresh Jha et Mrinal Mandal. « Automated analysis and classification of melanocytic tumor on skin whole slide images ». Computerized Medical Imaging and Graphics 66 (juin 2018) : 124–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.compmedimag.2018.01.008.
Texte intégralTsuneki, Masayuki, et Fahdi Kanavati. « Weakly supervised learning for multi-organ adenocarcinoma classification in whole slide images ». PLOS ONE 17, no 11 (23 novembre 2022) : e0275378. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275378.
Texte intégralZhao, Boxuan, Jun Zhang, Deheng Ye, Jian Cao, Xiao Han, Qiang Fu et Wei Yang. « RLogist : Fast Observation Strategy on Whole-Slide Images with Deep Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 3 (26 juin 2023) : 3570–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i3.25467.
Texte intégralAftab, Rukhma, Yan Qiang et Zhao Juanjuan. « Contrastive Learning for Whole Slide Image Representation : A Self-Supervised Approach in Digital Pathology ». European Journal of Applied Science, Engineering and Technology 2, no 2 (1 mars 2024) : 175–85. http://dx.doi.org/10.59324/ejaset.2024.2(2).12.
Texte intégralSong, JaeYen, Soyoung Im, Sung Hak Lee et Hyun-Jong Jang. « Deep Learning-Based Classification of Uterine Cervical and Endometrial Cancer Subtypes from Whole-Slide Histopathology Images ». Diagnostics 12, no 11 (28 octobre 2022) : 2623. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12112623.
Texte intégralZarella, Mark D., Matthew R. Quaschnick;, David E. Breen et Fernando U. Garcia. « Estimation of Fine-Scale Histologic Features at Low Magnification ». Archives of Pathology & ; Laboratory Medicine 142, no 11 (18 juin 2018) : 1394–402. http://dx.doi.org/10.5858/arpa.2017-0380-oa.
Texte intégralTavolara, Thomas E., Metin N. Gurcan et M. Khalid Khan Niazi. « Contrastive Multiple Instance Learning : An Unsupervised Framework for Learning Slide-Level Representations of Whole Slide Histopathology Images without Labels ». Cancers 14, no 23 (24 novembre 2022) : 5778. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14235778.
Texte intégralFeng, Ming, Kele Xu, Nanhui Wu, Weiquan Huang, Yan Bai, Yin Wang, Changjian Wang et Huaimin Wang. « Trusted multi-scale classification framework for whole slide image ». Biomedical Signal Processing and Control 89 (mars 2024) : 105790. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105790.
Texte intégralPirovano, Antoine, Hippolyte Heuberger, Sylvain Berlemont, SaÏd Ladjal et Isabelle Bloch. « Automatic Feature Selection for Improved Interpretability on Whole Slide Imaging ». Machine Learning and Knowledge Extraction 3, no 1 (22 février 2021) : 243–62. http://dx.doi.org/10.3390/make3010012.
Texte intégralWang, Ching-Wei, Sheng-Chuan Huang, Yu-Ching Lee, Yu-Jie Shen, Shwu-Ing Meng et Jeff L. Gaol. « Deep learning for bone marrow cell detection and classification on whole-slide images ». Medical Image Analysis 75 (janvier 2022) : 102270. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2021.102270.
Texte intégralMorkūnas, Mindaugas, Povilas Treigys, Jolita Bernatavičienė, Arvydas Laurinavičius et Gražina Korvel. « Machine Learning Based Classification of Colorectal Cancer Tumour Tissue in Whole-Slide Images ». Informatica 29, no 1 (1 janvier 2018) : 75–90. http://dx.doi.org/10.15388/informatica.2018.158.
Texte intégralCho, Kyung-Ok, Sung Hak Lee et Hyun-Jong Jang. « Feasibility of fully automated classification of whole slide images based on deep learning ». Korean Journal of Physiology & ; Pharmacology 24, no 1 (2020) : 89. http://dx.doi.org/10.4196/kjpp.2020.24.1.89.
Texte intégralSertel, O., J. Kong, H. Shimada, U. V. Catalyurek, J. H. Saltz et M. N. Gurcan. « Computer-aided prognosis of neuroblastoma on whole-slide images : Classification of stromal development ». Pattern Recognition 42, no 6 (juin 2009) : 1093–103. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2008.08.027.
Texte intégralYingli, Zhao, Ding Weilong, You Qinghua, Zhu Fenglong, Zhu Xiaojie, Zheng Kui et Liu Dandan. « Classification of whole slide images of breast histopathology based on spatial correlation characteristics ». Journal of Image and Graphics 28, no 4 (2023) : 1134–45. http://dx.doi.org/10.11834/jig.211133.
Texte intégralShakarami, Ashkan, Lorenzo Nicolè, Matteo Terreran, Angelo Paolo Dei Tos et Stefano Ghidoni. « TCNN : A Transformer Convolutional Neural Network for artifact classification in whole slide images ». Biomedical Signal Processing and Control 84 (juillet 2023) : 104812. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.104812.
Texte intégralFu, Yan, Fanlin Zhou, Xu Shi, Long Wang, Yu Li, Jian Wu et Hong Huang. « Classification of adenoid cystic carcinoma in whole slide images by using deep learning ». Biomedical Signal Processing and Control 84 (juillet 2023) : 104789. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2023.104789.
Texte intégralSun, Shenghuan, Jacob Cleave, Linlin Wang, Fabienne Lucas, Laura Brown, Jacob Spector, Leonardo Boiocchi et al. « Deep Learning for Morphology-Based, Bone Marrow Cell Classification ». Blood 142, Supplement 1 (28 novembre 2023) : 2841. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2023-172654.
Texte intégralJayaratne, N., A. Sasikumar, S. Subasinghe, A. Borkowski, S. Mastorides, L. Thomas, E. Mastorides et L. DeLand. « Using Deep Learning for Whole Slide Image Prostate Cancer Diagnosis and Grading in South Florida Veteran Population ». American Journal of Clinical Pathology 156, Supplement_1 (1 octobre 2021) : S141. http://dx.doi.org/10.1093/ajcp/aqab191.301.
Texte intégralHuang, Jin, Liye Mei, Mengping Long, Yiqiang Liu, Wei Sun, Xiaoxiao Li, Hui Shen et al. « BM-Net : CNN-Based MobileNet-V3 and Bilinear Structure for Breast Cancer Detection in Whole Slide Images ». Bioengineering 9, no 6 (20 juin 2022) : 261. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering9060261.
Texte intégralSchmitt, Max, Roman Christoph Maron, Achim Hekler, Albrecht Stenzinger, Axel Hauschild, Michael Weichenthal, Markus Tiemann et al. « Hidden Variables in Deep Learning Digital Pathology and Their Potential to Cause Batch Effects : Prediction Model Study ». Journal of Medical Internet Research 23, no 2 (2 février 2021) : e23436. http://dx.doi.org/10.2196/23436.
Texte intégralDimitriou, Neofytos, Ognjen Arandjelović et David J. Harrison. « Magnifying Networks for Histopathological Images with Billions of Pixels ». Diagnostics 14, no 5 (1 mars 2024) : 524. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics14050524.
Texte intégralAhmad Fauzi, Mohammad Faizal, Wan Siti Halimatul Munirah Wan Ahmad, Mohammad Fareed Jamaluddin, Jenny Tung Hiong Lee, See Yee Khor, Lai Meng Looi, Fazly Salleh Abas et Nouar Aldahoul. « Allred Scoring of ER-IHC Stained Whole-Slide Images for Hormone Receptor Status in Breast Carcinoma ». Diagnostics 12, no 12 (8 décembre 2022) : 3093. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123093.
Texte intégralChe, Yuxuan, Fei Ren, Xueyuan Zhang, Li Cui, Huanwen Wu et Ze Zhao. « Immunohistochemical HER2 Recognition and Analysis of Breast Cancer Based on Deep Learning ». Diagnostics 13, no 2 (10 janvier 2023) : 263. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13020263.
Texte intégralBhatt, Anant R., Amit Ganatra et Ketan Kotecha. « Cervical cancer detection in pap smear whole slide images using convNet with transfer learning and progressive resizing ». PeerJ Computer Science 7 (18 février 2021) : e348. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.348.
Texte intégralCho, Joonyoung, Tae-Yeong Kwak, Sun Woo Kim et Hyeyoon Chang. « Abstract 5056 : Automated Gleason grading of digitized frozen section prostate tissue slide images ». Cancer Research 82, no 12_Supplement (15 juin 2022) : 5056. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-5056.
Texte intégralWang, Pin, Pufei Li, Yongming Li, Jin Xu et Mingfeng Jiang. « Classification of histopathological whole slide images based on multiple weighted semi-supervised domain adaptation ». Biomedical Signal Processing and Control 73 (mars 2022) : 103400. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103400.
Texte intégralKanavati, Fahdi, Shin Ichihara, Michael Rambeau, Osamu Iizuka, Koji Arihiro et Masayuki Tsuneki. « Deep Learning Models for Gastric Signet Ring Cell Carcinoma Classification in Whole Slide Images ». Technology in Cancer Research & ; Treatment 20 (1 janvier 2021) : 153303382110279. http://dx.doi.org/10.1177/15330338211027901.
Texte intégralHart, StevenN, William Flotte, AndrewP Norgan, KabeerK Shah, ZacharyR Buchan, Taofic Mounajjed et ThomasJ Flotte. « Classification of melanocytic lesions in selected and whole-slide images via convolutional neural networks ». Journal of Pathology Informatics 10, no 1 (2019) : 5. http://dx.doi.org/10.4103/jpi.jpi_32_18.
Texte intégralMukashyaka, Patience, Todd B. Sheridan, Ali Foroughi pour et Jeffrey H. Chuang. « Abstract B039 : SAMPLER : Unsupervised representations of whole slide images for tumor phenotype prediction ». Cancer Research 84, no 3_Supplement_2 (1 février 2024) : B039. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.canevol23-b039.
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