Patch-Based Convolutional Neural Networks for TCGA-BRCA Breast Cancer Classification
The current study automatically identified regions of interest and classified breast tumors in whole slide images from The Cancer Genome Atlas Breast Invasive Carcinoma (TCGA-BRCA) using patch-based convolutional neural networks (CNNs). Pre-processing techniques were applied on whole slide images. T...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Villareal, Rosiel Jazmine T, Abu, Patricia Angela R |
---|---|
التنسيق: | text |
منشور في: |
Archīum Ateneo
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://archium.ateneo.edu/discs-faculty-pubs/248 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-90436-4_3 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Ateneo De Manila University |
مواد مشابهة
-
Convolutional Networks for Voting-based Anomaly Classification in Metal Surface Inspection
بواسطة: Natarajan, Vidhya, وآخرون
منشور في: (2017) -
A convolutional neural network-based auto-segmentation pipeline for breast cancer imaging
بواسطة: Leow, Lucas Jian Hoong, وآخرون
منشور في: (2024) -
Breast cancer image classification via multi-network features and dual-network orthogonal low-rank learning
بواسطة: Wang, Yongjun, وآخرون
منشور في: (2021) -
Construction of a Repeatable Framework for Prostate Cancer Lesion Binary Semantic Segmentation using Convolutional Neural Networks
بواسطة: Mirasol, Ian Vincent O, وآخرون
منشور في: (2022) -
Cross-layer features in convolutional neural networks for generic classification tasks
بواسطة: Peng K.-C., وآخرون
منشور في: (2018)