Weiter zum Inhalt
Universidad del Mar SIBUMAR Descubridor Institucional UMAR
  • Inicio
  • Búsqueda avanzada
  • Explorar
  • Login
    • English
    • Deutsch
    • Español
    • Français
    • Italiano
Erweitert
  • A deep learning framework for efficient pathology image analysis
Buchumschlag

A deep learning framework for efficient pathology image analysis

Fuente: arXiv
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Neidlinger, Peter, Lenz, Tim, Foersch, Sebastian, Loeffler, Chiara M. L., Clusmann, Jan, Gustav, Marco, Shaktah, Lawrence A., Langer, Rupert, Dislich, Bastian, Boardman, Lisa A., French, Amy J., Goode, Ellen L., Gsur, Andrea, Brezina, Stefanie, Gunter, Marc J., Steinfelder, Robert, Behrens, Hans-Michael, Röcken, Christoph, Harrison, Tabitha, Peters, Ulrike, Phipps, Amanda I., Curigliano, Giuseppe, Fusco, Nicola, Marra, Antonio, Hoffmeister, Michael, Brenner, Hermann, Kather, Jakob Nikolas
Format: Preprint
Veröffentlicht: 2025
Schlagworte:
Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:
Acceder al recurso
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
  • Zitieren
  • SMS versenden
  • Als E-Mail versenden
  • Drucken
  • Datensatz exportieren
    • Exportieren nach RefWorks
    • Exportieren nach EndNoteWeb
    • Exportieren nach EndNote
  • Zu den Favoriten
  • Persistenter Link
  • Exemplare
  • Beschreibung
  • Kommentare
  • Ähnliche Einträge
  • Internformat
Beschreibung
Keine Beschreibung verfügbar.

Ähnliche Einträge

  • Benchmarking foundation models as feature extractors for weakly-supervised computational pathology
    von: Neidlinger, Peter, et al.
    Veröffentlicht: (2024)
  • Unsupervised Foundation Model-Agnostic Slide-Level Representation Learning
    von: Lenz, Tim, et al.
    Veröffentlicht: (2024)
  • Class Visualizations and Activation Atlases for Enhancing Interpretability in Deep Learning-Based Computational Pathology
    von: Gustav, Marco, et al.
    Veröffentlicht: (2026)
  • Prompt Injection Attacks on Large Language Models in Oncology
    von: Clusmann, Jan, et al.
    Veröffentlicht: (2024)
  • HISTAI : a valuable dataset with a valuable lesson
    von: Katherine J Hewitt, et al.
    Veröffentlicht: (2026)
Universidad del Mar
Universidad del MarSistema Bibliotecario de la Universidad del MarDescubridor Institucional UMARImplementación y desarrollo: Mtro. Carlos Alonso Albores Pérez
InicioBúsqueda avanzadaExplorar
Visitas al Descubridor: 220,478© 2026 Universidad del Mar