Wynik wyszukiwania
Zapytanie: ŚWIDERSKA-CHADAJ Ż
Liczba odnalezionych rekordów: 2



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/2
Nr opisu: 0000139118
Tytuł oryginału: A U-Net based framework to quantify glomerulosclerosis in digitized PAS and H&E stained human tissues
Autorzy: J. Gallego, Ż. Świderska-Chadaj, T. Markiewicz, M. Yamashita, M.A. Gabaldon, Arkadiusz Gertych.
Źródło: -Comput. Med. Imaging Graph. 2021 vol. 89, s. 1-31, bibliogr.
Impact Factor: 3.750
Punktacja MNiSW: 100.000
p-ISSN: 0895-6111
e-ISSN: 1879-0771
DOI:
Słowa kluczowe polskie: klasyfikacja kłębuszków nerkowych ; uczenie głębokie ; patologia cyfrowa
Słowa kluczowe angielskie: glomeruli classification ; deep learning ; digital pathology
Typ publikacji: A
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Informacje o dostępie open-access: open-access-text-version: FINAL_PUBLISHED open-access-licence: CC-BY-NC-ND open-access-release-time: AT_PUBLICATION open-access-article-mode: OPEN_JOURNAL
Dostęp on-line:


2/2
Nr opisu: 0000137661
Tytuł oryginału: Multi-patch blending improves lung cancer growth pattern segmentation in whole-slide images.
Autorzy: Ż. Świderska-Chadaj, E. Stoelinga, Arkadiusz Gertych, F. Ciompi.
Źródło: W: Proceedings of 2020 IEEE 21st International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering (CPEE), Pińczów, Poland, 16-19th September 2020. Online conference. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2020, s. 1-4, bibliogr. 15 poz.
ISBN: 978-1-7281-9618-3978-1-7281-9617-6
Liczba arkuszy wydawniczych: 0,2
Bazy indeksujące publikację: Springer
DOI:
Słowa kluczowe polskie: uczenie głębokie ; rak płuc ; wzorzec wzrostu guza ; rozszerzanie danych ; cycle-GAN
Słowa kluczowe angielskie: deep learning ; lung cancer ; tumor growth pattern ; data augmentation ; cycle-GAN
Typ publikacji: RK
Język publikacji: ENG
Zasieg terytorialny: Z
Afiliacja: praca afiliowana w PŚl.
Dostęp on-line:


stosując format:
Nowe wyszukiwanie