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2026 article

Efficient colorectal cancer classification from histopathological images utilizing lightweight convolutional neural networks

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : sa. 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
Efficient colorectal cancer classification from histopathological images utilizing lightweight convolutional neural networks
Date Crossref
01/08/2026
Éditeur
Elsevier BV
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

  • King Saud University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • King Khalid University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • College of Computer Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Applied College Technical and Engineering Specialties Unit pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

King Saud University, King Khalid University et College of Computer Science, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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