Comments on “MoNuSAC2020: A Multi-Organ Nuclei Segmentation and Classification Challenge”

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Référence IEEE transactions on medical imaging, 41, 4, page (997-999)
Publication Publié, 2022-04

Article révisé par les pairs

Fichier importé via le DOI

Finding the best channel for tissue segmentation in whole-slide images
par Foucart, Adrien , Elskens, Arthur , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2024-01-01
Shortcomings and areas for improvement in digital pathology image segmentation challenges
par Foucart, Adrien , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2022-12-08
Assessing Local Descriptors for Feature-Based Registration of Whole-Slide Images
par Elskens, Arthur , Foucart, Adrien , Zindy, Egor , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2024-01-01
Evaluating participating methods in image analysis challenges: lessons from MoNuSAC 2020
par Foucart, Adrien , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2023-04
Panoptic quality should be avoided as a metric for assessing cell nuclei segmentation and classification in digital pathology.
par Foucart, Adrien , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2023-05

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