Does context matter in digital pathology?
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments International Workshop Modelling and Representing Context at ECAI 2023
科学与医疗
医学智能、临床 AI、医学影像、病理、诊断和医疗健康大模型。
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments International Workshop Modelling and Representing Context at ECAI 2023
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments CVPR'24, Oral
专题命中 病理影像 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments 15 pages, journal
专题命中 病理影像 :diagnosis(title);分类 cs.CV
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG、q-bio
Comments Preprint submitted to Computerized Medical Imaging and Graphics
Journal ref Volume 95, January 2022, 102027
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
专题命中 病理影像 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments Published at ICSPS 2021
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.LG
Comments Published in Scientific Reports
Journal ref Sci Rep 13, 20476 (2023)
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 eess.IV
Comments submitted to ICASSP 2023
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments Ph.D. Thesis of Eu Wern Teh
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
专题命中 病理影像 :MRI(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 13 pages, 3 figures
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments IEEE TMI 2022
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 5 pages, 5 figures
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 10 pages, 5 figures
专题命中 病理影像 :medical image(abstract);biomedical(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 22 Page, 10 Figures
专题命中 病理影像 :medical image(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.LG、q-bio、eess.IV
Comments 5 pages, 3 Figures
专题命中 病理影像 :MRI(abstract);pathology(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments Fig 1: normal and tumor patches were accidentally reversed - now fixed. Minor grammatical corrections in appendix, section "Image Color Normalization"
Journal ref MICCAI Tutorial (2017)
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);biomedical(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments Preprint version accepted to AIPath2019 workshop at BIBM2019. 6 pages, 3 figures, 2 tables
专题命中 病理影像 :medical image(abstract);pathology(abstract);分类 cs.CV、q-bio、eess.IV
Comments 2 pages
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 cs.CV
Comments 13 pages, India-UK Advanced Technology Centre of Excellence in Next Generation Networks, Systems and Services (IU-ATC), 2010
专题命中 病理影像 :diagnosis(title);分类 cs.LG
专题命中 病理影像 :diagnosis(title);分类 cs.CV
Comments Presented as a poster at Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) in Amsterdam, 4-6th July 2018 (http://midl.amsterdam/)
专题命中 病理影像 :MRI(title);分类 cs.CV
Comments 15 pages,14 figures,2 tables
专题命中 病理影像 :pathology(title);分类 q-bio
Comments 5 pages, 4 figures, to appear in Phys. Rev. Letters
Journal ref Pysical Review Letters, Volume 80, Number 7, 1544-1547 (1998).
利用专家输入实现稳健且可解释的AI辅助肺癌检测
机构 * School of Informatics, University of Edinburgh(信息学院,爱丁堡大学) ; NHS Lothian(洛锡安国家健康服务)
专题命中 病理影像 :medical image(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 本文研究了基于InceptionV3的肺癌检测模型的可解释性和鲁棒性,提出ClinicXAI方法,通过专家驱动的思路生成临床相关解释,并在对抗攻击下表现出更强的鲁棒性。
通过金字塔特征提取和UNI基础模型实现自动化病理报告生成
机构 * ViseurAI
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);biomedical(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 本文提出基于UNI基础模型和Transformer解码器的框架,通过金字塔特征提取和生物医学术语分词技术,实现全切片图像的自动化报告生成,并通过检索验证提升可靠性。
Comments 9 pages. Equal contribution: Ahmet Halici, Ece Tugba Cebeci, Musa Balci
从癌症组织病理学生成跨模态基因表达以提高多模态AI预测
机构 * School of Mathematical & Computational Sciences, Indian Association for the Cultivation of Science(数学与计算科学学院,印度科学培养协会) ; The Alan Turing Institute(艾伦·图灵研究所) ; Comprehensive Cancer Center, King’s College London(国王学院综合癌症中心) ; Department of Computer Science and Engineering, Jadavpur University(计算机科学与工程系,贾瓦德pur大学) ; MRC Biostatistics Unit, University of Cambridge(剑桥大学医学研究委员会生物统计学单位) ; Department of Biostatistics, Bioinformatics and Biomathematics, Georgetown University(生物统计学、生物信息学与生物数学系,杰斐逊大学) ; UCL Cancer Institute, Dept of Medical Physics & Biomedical Engineering, University College London(伦敦大学学院癌症研究所,医学物理与生物医学工程系)
专题命中 病理影像 :pathology(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、cs.LG
AI总结 PathGen通过生成跨模态基因表达提升癌症分级和生存风险预测的多模态AI性能
在脑部MRI图像中快速且精确搜索矩形肿瘤区域的方法
机构 * Software Technologies Group, MRI Systems Development Department, MRI Systems Division, Canon Medical Systems Corporation, Tochigi, Japan(Canon医疗系统公司软件技术组、MRI系统开发部、MRI系统事业部,Tochigi)
专题命中 病理影像 :MRI(abstract);diagnosis(abstract);分类 cs.CV、eess.IV
AI总结 本文提出了一种快速且精确的脑部MRI图像中矩形肿瘤区域搜索方法,通过改进的分割网络和快速搜索算法,提升了搜索效率和精度。