Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseскороОткрытый API экосистемы
Латиница
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 70

Работа: Enhanced breast cancer diagnosis using modified InceptionNet-V3: a deep learning approach for ultrasound image classification

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition

    Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren +1

    Статья2016Цитирований: 61
    ABI

  2. Без названия

    ДругоеЦитирований: 12
    ABI

  3. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge

    Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su +9

    Статья2015Цитирований: 11
    ABI

  4. Без названия

    ДругоеЦитирований: 8
    ABI

  5. MULTINET: A Multi-Agent DRL and EfficientNet Assisted Framework for 3D Plant Leaf Disease Identification and Severity Quantification

    Samia Allaoua Chelloug, Reem Alkanhel, Mohammed Saleh Ali Muthanna +2

    СтатьяSmart Agriculture and AIIEEE Access2023Цитирований: 7
    ABI

  6. Dataset of breast ultrasound images

    Walid Al-Dhabyani, Mohammed Mohammed Mohammed Gomaa, Hussien Khaled +1

    Статья2019Цитирований: 3
    ABI

  7. A novel deep learning based framework for the detection and classification of breast cancer using transfer learning

    SanaUllah Khan, Naveed Islam, Zahoor Jan +2

    Статья2019Цитирований: 3
    ABI

  8. A Dataset for Breast Cancer Histopathological Image Classification

    Fábio Alexandre Spanhol, Luiz S. Oliveira, Caroline Petitjean +1

    Статья2015Цитирований: 3
    ABI

  9. Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-Based Localization

    Ramprasaath R. Selvaraju, Michael Cogswell, Abhishek Das +3

    Статья2019Цитирований: 3
    ABI

  10. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

    Другое1993Цитирований: 3
    ABI

  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 3
    ABI

  12. Convolutional neural network improvement for breast cancer classification

    Fung Fung Ting, Yen Jun Tan, Kok Swee Sim

    Статья2018Цитирований: 2
    ABI

  13. SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size

    Forrest Iandola, Song Han, Matthew W. Moskewicz +3

    Препринт2016Цитирований: 2
    ABI

  14. A Novel Deep-Learning Model for Automatic Detection and Classification of Breast Cancer Using the Transfer-Learning Technique

    Abeer Saber, Mohamed Sakr, Osama M. Abo-Seida +2

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 2
    ABI

  16. Convolutional Neural Networks based classification of breast ultrasonography images by hybrid method with respect to benign, malignant, and normal using mRMR

    Yeşim Eroğlu, Muhammed Yıldırım, Ahmet Çınar

    Статья2021Цитирований: 2
    ABI

  17. Breast cancer detection using deep learning: Datasets, methods, and challenges ahead

    Nusrat Mohi Ud Din, Rayees Ahmad Dar, Muzafar Rasool +1

    Обзорная статья2022Цитирований: 2
    ABI

  18. Computer-aided breast cancer detection and classification in mammography: A comprehensive review

    Kosmia Loizidou, Rafaella Elia, Costas Pitris

    Обзорная статья2023Цитирований: 2
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 2
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  23. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  24. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  25. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI