Zobrazeno 1 - 10
of 244
pro vyhledávání: '"generative adversarial learning"'
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 24545-24560 (2023)
The Covid-19 pandemic is a prevalent health concern around the world in recent times. Therefore, it is essential to screen the infected patients at the primary stage to prevent secondary infections from person to person. The reverse transcription pol
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b38abfdc862640a2a466b87efec71b6f
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:
Frontiers in Neuroscience, Vol 16 (2022)
IntroductionThe brain functional network can describe the spontaneous activity of nerve cells and reveal the subtle abnormal changes associated with brain disease. It has been widely used for analyzing early Alzheimer's disease (AD) and exploring pat
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0490ba91cb5341e186aee944f2b31198
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.
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.
Autor:
Xihao Chen, Jingya Yu, Shenghua Cheng, Xiebo Geng, Sibo Liu, Wei Han, Junbo Hu, Li Chen, Xiuli Liu, Shaoqun Zeng
Publikováno v:
Computational and Structural Biotechnology Journal, Vol 19, Iss , Pp 3852-3863 (2021)
Diverse styles of cytopathology images have a negative effect on the generalization ability of automated image analysis algorithms. This article proposes an unsupervised method to normalize cytopathology image styles. We design a two-stage style norm
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4807e3c32e51457b9c6828d9ea23fe2d
Autor:
Zenebe Markos Lonseko, Wenju Du, Prince Ebenezer Adjei, Chengsi Luo, Dingcan Hu, Tao Gan, Linlin Zhu, Nini Rao
Publikováno v:
Journal of Personalized Medicine, Vol 13, Iss 1, p 118 (2023)
Background: Accurate gastrointestinal (GI) lesion segmentation is crucial in diagnosing digestive tract diseases. An automatic lesion segmentation in endoscopic images is vital to relieving physicians’ burden and improving the survival rate of pati
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e4a0a79b4ffc4dcbaed630b8506ab471