Wynik wyszukiwania
Zapytanie: PROCEEDINGS OF 2020 IEEE 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTATIONAL PROBLE
Liczba odnalezionych rekordów: 1



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/1
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