Gotowa bibliografia na temat „Multi-stain segmentation”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Multi-stain segmentation”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Multi-stain segmentation"
Hassan, Loay, Mohamed Abdel-Nasser, Adel Saleh, Osama A. Omer, and Domenec Puig. "Efficient Stain-Aware Nuclei Segmentation Deep Learning Framework for Multi-Center Histopathological Images." Electronics 10, no. 8 (2021): 954. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10080954.
Pełny tekst źródłaAbdel-Nasser, Mohamed, Vivek Kumar Singh, and Ehab Mahmoud Mohamed. "Efficient Staining-Invariant Nuclei Segmentation Approach Using Self-Supervised Deep Contrastive Network." Diagnostics 12, no. 12 (2022): 3024. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123024.
Pełny tekst źródłaCruz, Yanna Leidy Ketley Fernandes, Antonio Fhillipi Maciel Silva, Ewaldo Eder Carvalho Santana, and Daniel G. Costa. "Generative Adversarial Networks in Histological Image Segmentation: A Systematic Literature Review." Applied Sciences 15, no. 14 (2025): 7802. https://doi.org/10.3390/app15147802.
Pełny tekst źródłaBlagojević, Nikola, Igor Mihajlović, Jovana Džunić та ін. "Abstract LB348: ProMiSЕ: Probabilistic multi-stain estimator for color separation in multiplexed brightfield histopathology images". Cancer Research 85, № 8_Supplement_2 (2025): LB348. https://doi.org/10.1158/1538-7445.am2025-lb348.
Pełny tekst źródłaXu, Xiaoping, Meirong Ji, Bobin Chen, and Guowei Lin. "Analysis on Characteristics of Dysplasia in 345 Patients with Myelodysplastic Syndrome." Blood 112, no. 11 (2008): 5100. http://dx.doi.org/10.1182/blood.v112.11.5100.5100.
Pełny tekst źródłaBaird, Regan, Fabian Schneider, Edward Lo, Tad George, and Joshua Nordberg. "Abstract 6482: Phenoplex™ spatial analysis of whole-slide colon adenocarcinoma imaged with Orion™ 13-plex one-round staining and imaging." Cancer Research 85, no. 8_Supplement_1 (2025): 6482. https://doi.org/10.1158/1538-7445.am2025-6482.
Pełny tekst źródłaAlvarsson, Alexandra, Carl Storey, Brandy Olin Pope, et al. "Abstract 6624: 3D assessment of the lung cancer microenvironment using multi-resolution open-top light-sheet microscopy." Cancer Research 83, no. 7_Supplement (2023): 6624. http://dx.doi.org/10.1158/1538-7445.am2023-6624.
Pełny tekst źródłaSchuerch, Christian, Graham L. Barlow, Salil S. Bhate, Nikolay Samusik, Garry P. Nolan, and Yury Goltsev. "Dynamics of the Bone Marrow Microenvironment during Leukemic Progression Revealed By Codex Hyper-Parameter Tissue Imaging." Blood 132, Supplement 1 (2018): 935. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2018-99-111708.
Pełny tekst źródłaWang, Chong, Yajie Wan, Shuxin Li, et al. "SegAnyPath: A Foundation Model for Multi-resolution Stain-variant and Multi-task Pathology Image Segmentation." IEEE Transactions on Medical Imaging, 2024, 1. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2024.3501352.
Pełny tekst źródłaWarr, Ryan, Stephan Handschuh, Martin Glösmann, Robert J. Cernik, and Philip J. Withers. "Quantifying multiple stain distributions in bioimaging by hyperspectral X-ray tomography." Scientific Reports 12, no. 1 (2022). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-23592-0.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Multi-stain segmentation"
Nisar, Zeeshan. "Self-supervised learning in the presence of limited labelled data for digital histopathology." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD016.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Multi-stain segmentation"
Taixé, L. Leal, A. U. Coskun, B. Rosenhahn, and D. H. Brooks. "Automatic Segmentation of Arteries in Multi-stain Histology Images." In IFMBE Proceedings. Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-03882-2_531.
Pełny tekst źródłaKim, Ho Heon, Won Chan Jeong, Youngjin Park, and Young Sin Ko. "Understanding Stain Separation Improves Cross-Scanner Adenocarcinoma Segmentation with Joint Multi-Task Learning." In Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press, 2025. https://doi.org/10.3233/shti250272.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Multi-stain segmentation"
Wang, Ruochan, and Sei-ichiro Kamata. "Stain-Refinement and Boundary-Enhancement Weight Maps for Multi-organ Nuclei Segmentation." In 2020 Joint 9th International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) and 2020 4th International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (icIVPR). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icievicivpr48672.2020.9306586.
Pełny tekst źródłaWang, Ruochan, and Sei-ichiro Kamata. "Stain-Refinement and Boundary-Enhancement Weight Maps for Multi-organ Nuclei Segmentation." In 2020 Joint 9th International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) and 2020 4th International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (icIVPR). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icievicivpr48672.2020.9306586.
Pełny tekst źródłaGraham, S., and N. M. Rajpoot. "SAMS-NET: Stain-aware multi-scale network for instance-based nuclei segmentation in histology images." In 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/isbi.2018.8363645.
Pełny tekst źródła