Zobrazeno 1 - 10
of 435
pro vyhledávání: '"Zeng, Caihong"'
Autor:
Nan, Yang, Tang, Peng, Zhang, Guyue, Zeng, Caihong, Liu, Zhihong, Gao, Zhifan, Zhang, Heye, Yang, Guang
Tissue segmentation is the mainstay of pathological examination, whereas the manual delineation is unduly burdensome. To assist this time-consuming and subjective manual step, researchers have devised methods to automatically segment structures in pa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.02912
Autor:
Nan, Yang, Li, Fengyi, Tang, Peng, Zhang, Guyue, Zeng, Caihong, Xie, Guotong, Liu, Zhihong, Yang, Guang
Recognition of glomeruli lesions is the key for diagnosis and treatment planning in kidney pathology; however, the coexisting glomerular structures such as mesangial regions exacerbate the difficulties of this task. In this paper, we introduce a sche
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.05847
Autor:
Gao, Shaohui, Li, Yi, Zhu, Tangsong, Guo, Zhaochen, Hu, Yang, Wang, Yong, Lv, Beiduo, Duan, Aiping, Li, Yutong, Liu, Zhaojie, Xu, Xiaodong, Wu, Bian, Zhu, Xiaodong, Qin, Weisong, Zeng, Caihong, Liu, Zhihong, Bao, Hao
Publikováno v:
In Nano Today August 2024 57
Publikováno v:
In Aquaculture 30 January 2024 579
Autor:
Wang, Yujie, Chen, Dacheng, Hu, Ruimin, Zhang, Yuan, Liang, Dandan, Xu, Feng, Liu, Feng, Zhu, Xiaodong, Lin, Yao, Yang, Xue, Liu, Xumeng, Xing, Guolan, Liang, Shaoshan, Zeng, Caihong
Publikováno v:
In American Journal of Kidney Diseases
Publikováno v:
In BBA - Molecular and Cell Biology of Lipids January 2024 1869(1)
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.
Publikováno v:
In Gas Science and Engineering July 2023 115
Autor:
Wu, Bingzhe, Zhao, Shiwan, Sun, Guangyu, Zhang, Xiaolu, Su, Zhong, Zeng, Caihong, Liu, Zhihong
Recently, deep convolutional neural networks (CNNs) have achieved great success in pathological image classification. However, due to the limited number of labeled pathological images, there are still two challenges to be addressed: (1) overfitting:
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.12883