Zobrazeno 1 - 10
of 59
pro vyhledávání: '"Akbar, Shazia"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Akbar, Shazia, Martel, Anne L.
To alleviate the burden of gathering detailed expert annotations when training deep neural networks, we propose a weakly supervised learning approach to recognize metastases in microscopic images of breast lymph nodes. We describe an alternative trai
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1812.00884
Digital pathology has advanced substantially over the last decade however tumor localization continues to be a challenging problem due to highly complex patterns and textures in the underlying tissue bed. The use of convolutional neural networks (CNN
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1707.05743
Autor:
Manivannan, Siyamalan, Li, Wenqi, Akbar, Shazia, Wang, Ruixuan, Zhang, Jianguo, McKenna, Stephen J.
Publikováno v:
In Pattern Recognition March 2016 51:12-26
Autor:
Pal, Ashlesha, Altaf, Noorulain, Mahmood, Anum, Akbar, Shazia, Maher, Nazrah, Kumar, Naresh, Zafar, Muhammad Sohail, Murcia, Laura, Oñate-Sánchez, Ricardo E.
Publikováno v:
Microbiology Research; Dec2023, Vol. 14 Issue 4, p1736-1750, 15p
Publikováno v:
In Journal of Pathology Informatics March 2013 4(2)
Autor:
Torres, Felipe Soares, Akbar, Shazia, Raman, Srinivas, Yasufuku, Kazuhiro, Schmidt, Carola, Hosny, Ahmed, Baldauf-Lenschen, Felix, Leighl, Natasha B.
Publikováno v:
JCO Clinical Cancer Informatics; 11/19/2021, Vol. 5, p1141-1150, 10p
Publikováno v:
British Journal of Cancer. 9/29/2015, Vol. 113 Issue 7, p1075-1080. 6p. 2 Color Photographs, 3 Charts, 4 Graphs.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.