Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Studer, Linda"'
Autor:
Abbet, Christian, Studer, Linda, Fischer, Andreas, Dawson, Heather, Zlobec, Inti, Bozorgtabar, Behzad, Thiran, Jean-Philippe
Supervised learning is constrained by the availability of labeled data, which are especially expensive to acquire in the field of digital pathology. Making use of open-source data for pre-training or using domain adaptation can be a way to overcome t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.09178
Autor:
Studer, Linda, Alberti, Michele, Pondenkandath, Vinaychandran, Goktepe, Pinar, Kolonko, Thomas, Fischer, Andreas, Liwicki, Marcus, Ingold, Rolf
Automatic analysis of scanned historical documents comprises a wide range of image analysis tasks, which are often challenging for machine learning due to a lack of human-annotated learning samples. With the advent of deep neural networks, a promisin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.09113
Autor:
Khan, Amjad, Janowczyk, Andrew, Müller, Felix, Blank, Annika, Nguyen, Huu Giao, Abbet, Christian, Studer, Linda, Lugli, Alessandro, Dawson, Heather, Thiran, Jean-Philippe, Zlobec, Inti
Publikováno v:
In Journal of Pathology Informatics 2022 13
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Studer, Linda1,2,3 (AUTHOR), Blank, Annika1 (AUTHOR), Bokhorst, John‐Melle4 (AUTHOR), Nagtegaal, Iris D4 (AUTHOR), Zlobec, Inti1 (AUTHOR), Lugli, Alessandro1 (AUTHOR), Fischer, Andreas2,3 (AUTHOR), Dawson, Heather1 (AUTHOR) heather.dawson@pathology.unibe.ch
Publikováno v:
Histopathology. Mar2021, Vol. 78 Issue 4, p476-484. 9p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Abbet, Christian, Studer, Linda, Dawson, Heather, Müller, Felix, Fischer, Andreas, Zlobec, Inti, Bozorgtabar, Behzad, Thiran, Jean-Philippe
Poster:Unsupervised Domain Adaptation for Colorectal Cancer Tissue Classification Using Self-supervised Deep Learning Methods
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::22ec7f6a28e6f64f1c918a6b9ecbb3a0
Autor:
Studer, Linda, Blank, Annika, Bokhorst, John-Melle, Nagtegaal, Iris D, Zlobec, Inti, Lugli, Alessandro, Fischer, Andreas, Dawson, Heather
Tumour budding in colorectal cancer, defined as single tumour cells or small clusters containing four tumour cells or less, is a robust and independent biomarker of aggressive tumour biology. Based on published data in the literature, evidence is cer
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::0370398fd1877ef51da5b19b78ec6d1c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.