Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Stress Testing Pathology Models with Generated Artifacts
2021·17 Zitationen·Journal of Pathology InformaticsOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen17
Zitationen
6
Autoren
2021
Jahr
Abstract
Generated artifacts can provide a useful tool for testing and building trust in machine learning models by understanding where these models might fail.
Ähnliche Arbeiten
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.617 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.224 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 11.840 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.208 Zit.
Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data
2015 · 8.030 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
AI in cancer detectionArtificial Intelligence in Healthcare and EducationRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging