Histopathological image classification using CNN with squeeze and excitation networks based on hybrid squeezing
14Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Histopathological image classification using CNN with squeeze and excitation networks based on hybrid squeezing
- Date Crossref
- 24/04/2023
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
APJ Abdul Kalam Technological University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
AAA College of Engineering and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Rajagiri Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Sahrdaya College of Engineering and Technology Department of Electronics and Communication Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Rajagiri School of Engineering and Technology Department of Electronics and Communication Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
APJ Abdul Kalam Technological University, AAA College of Engineering and Technology et Rajagiri Hospital, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
AI in cancer detectionDigital Imaging for Blood DiseasesMedical Imaging and Analysis