Impact of imperfect annotations on CNN training and performance for instance segmentation and classification in digital pathology

Référence Computers in biology and medicine, 177, page (108586)
Publication A Paraître, 2024-07-01

Article révisé par les pairs

Training Data Selection to Improve Multi-class Instance Segmentation in Digital Pathology
par Galvez Jiménez, Laura , Franzin, Alberto , Decaestecker, Christine
Publication ACM, 2024-02-27
Finding the best channel for tissue segmentation in whole-slide images
par Foucart, Adrien , Elskens, Arthur , Debeir, Olivier , Decaestecker, Christine
Publication 2024-01-01
Computational Evaluation of the Combination of Semi-Supervised and Active Learning for Histopathology Image Segmentation with Missing Annotations
par Galvez Jiménez, Laura , Dierckx, Lucile , Amodei, Maxime , Razavi Khosroshahi, Hamed , Chidambaran, Natarajan , Ho, Anh-Thu Phan , Franzin, Alberto
Publication 2023
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
Real-Time Depth-Based Multilayer Image Computation for 3D Displays
par Dubar, Eva , Van Bogaert, Laurie , Losfeld, Armand , Lafruit, Gauthier , Teratani, Mehrdad
Publication 2024-09-14

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