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Cyto R-CNN and CytoNuke Dataset: Towards reliable whole-cell segmentation in bright-field histological images
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In
Computer methods and programs in biomedicine 252, Seiten/Artikel-Nr.:108215
2024
Online
DOI: 10.1016/j.cmpb.2024.108215
DOI: 10.18154/RWTH-2024-06126
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/988261/files/988261.pdf
Einrichtungen
- Klinik und Lehrstuhl für Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie (938010)
- Institut und Lehrstuhl für Medizinische Informatik (922710)
- Institut und Lehrstuhl für Pathologie (922910)
- Lehr- und Forschungsgebiet Datengetriebene Methoden im Visual Computing (N.N.) (123720)
- Fachgruppe Informatik (120000)
- Lehrstuhl für Computer Vision (Informatik 13) (123710)
Projekte
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85193737539
WOS Core Collection: WOS:001244452800001
PubMed: pmid:38781811
Interne Identnummern
RWTH-2024-06126
Datensatz-ID: 988261
Beteiligte Länder
Germany
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; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Life Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; Nationallizenz
; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
Datensatz erzeugt am 2024-06-24, letzte Änderung am 2025-09-04
OpenAccess:
PDF
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