Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Towards a general-purpose foundation model for computational pathology
2024·929 Zitationen·Nature MedicineOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen929
Zitationen
20
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.607 Zit.
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
2017 · 13.216 Zit.
A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning
2019 · 11.832 Zit.
QuPath: Open source software for digital pathology image analysis
2017 · 8.206 Zit.
Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data
2015 · 8.028 Zit.
Autoren
Institutionen
- Broad Institute(US)
- Brigham and Women's Hospital(US)
- Harvard University(US)
- Massachusetts General Hospital(US)
- Dana-Farber Cancer Institute(US)
- Massachusetts Institute of Technology(US)
- Harvard–MIT Division of Health Sciences and Technology(US)
- Center for Systems Biology(US)
- Harvard University Press(US)
- Dana-Farber/Harvard Cancer Center(US)
Themen
AI in cancer detectionCell Image Analysis TechniquesBiomedical Text Mining and Ontologies