Beijing Key Laboratory of Mobile Computing and Pervasive Device Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China;
Department of Pathology Xiangya Hospital Central South University Changsha Hunan China Department of Pathology School of Basic Medical Sciences Central South University Changsha Hunan China;
机译:使用深卷积神经网络架构自动分割全载H&E染色乳腺组织病理学图像
机译:乳腺癌与初始剩余卷积神经网络的组织病理学图像分类
机译:HIC-NET:组织病理乳腺图像分类的深度卷积神经网络模型
机译:WSI-NET:基于分支的分支和分层感知网络,用于分割和分类乳房组织病理整体幻灯片图像
机译:基于贝叶斯卷积神经网络的分类器,检测组织病理学图像和不确定性量化的乳腺癌
机译:上下文感知的堆叠卷积神经网络用于在全幻灯片组织病理学图像中对乳腺癌进行分类
机译:用于分类的上下文感知堆叠卷积神经网络 全滑动组织病理学图像中的乳腺癌