Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 14

Работа: Enhancing Breast Cancer Diagnosis Through Segmentation-Driven Generative Adversarial Networks for Synthetic Mammogram Generation

  1. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries

    Freddie Bray, Jacques Ferlay, Isabelle Soerjomataram +3

    Статья2018Цитирований: 34
    ABI

  2. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

    Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox

    Глава2015Цитирований: 32
    ABI

  3. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks

    Andre Esteva, Brett Kuprel, Roberto A. Novoa +4

    Статья2017Цитирований: 12
    ABI

  4. Без названия

    ДругоеЦитирований: 7
    ABI

  5. Deep Convolutional Neural Networks for Computer-Aided Detection: CNN Architectures, Dataset Characteristics and Transfer Learning

    Hoo-Chang Shin, Holger R. Roth, Mingchen Gao +6

    Статья2016Цитирований: 4
    ABI

  6. A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction

    Adam Yala, Constance D. Lehman, Tal Schuster +2

    Статья2019Цитирований: 2
    ABI

  7. Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative\n Adversarial Networks

    Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala

    Препринт2015Цитирований: 2
    ABI

  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  12. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  13. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI