Automatic segmentation of glandular epithelium in colorectal tissue images using Deep Learning in order to compartmentalize IHC biomarker quantification

Référence Digital pathology congress (4: 2017-11-30 -> 2017-12-01: Londres)
Publication Publié, 2017-12-01

Poster de conférence

Segmentation of glandular epithelium in colorectal tumours to automatically compartmentalise IHC biomarker quantification: a deep learning approach
par Van Eycke, Yves-Remi , Balsat, Cédric , Verset, Laurine , Debeir, Olivier , Salmon, Isabelle , Decaestecker, Christine
Publication 2018-10-01
Automated Tissue Microarray Image Processing in Digital Pathology.
par Van Eycke, Yves-Remi , Debeir, Olivier , Verset, Laurine , Demetter, Pieter , Salmon, Isabelle , Decaestecker, Christine
Publication IEEE, 2015-05
High-Throughput Analysis of Tissue-Based Biomarkers in Digital Pathology
par Van Eycke, Yves-Remi , Debeir, Olivier , Verset, Laurine , Demetter, Pieter , Salmon, Isabelle , Decaestecker, Christine
Publication IEEE, 2015-08-25
Image processing in digital pathology: an opportunity to solve inter-batch variability of immunohistochemical staining
par Van Eycke, Yves-Remi , Allard, Justine , Salmon, Isabelle , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2017-02-21
A multivariate survival analysis of tumour micro-environment markers reveals an independent prognostic subgroup in matched prostate cancer cohorts
par Gevaert, Thomas , Van Eycke, Yves-Remi , De Ridder, Dirk , Salmon, Isabelle , Rorive, Sandrine , Claessens, F , Vandenbroeck, T , Van Poppel, H , Decaestecker, Christine , Joniau, Steven
Publication 2018-03

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