Automatic cancer nuclei segmentation on histological images: comparison study of deep learning methods

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Biotechnology and Bioprocess Engineering : BBE vol. 29, no. 6 (Dec 2024), p. 1034
Veröffentlicht:	Springer Nature B.V.
Schlagworte:	Cancer Health problems Digital imaging Artificial intelligence Deep learning Segmentation Cell culture Medical imaging Histology Image processing Data analysis Nuclei Data augmentation Image segmentation Data science Nuclei (cytology) Biomedical engineering Social
Online-Zugang:	Citation/Abstract Full Text - PDF
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