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Urine cell image recognition using a deep-learning model for an automated slide evaluation system.
Kaneko, Masatomo; Tsuji, Keisuke; Masuda, Keiichi; Ueno, Kengo; Henmi, Kohei; Nakagawa, Shota; Fujita, Ryo; Suzuki, Kensho; Inoue, Yuichi; Teramukai, Satoshi; Konishi, Eiichi; Takamatsu, Tetsuro; Ukimura, Osamu.
Afiliación
  • Kaneko M; Department of Urology, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.
  • Tsuji K; Department of Urology, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.
  • Masuda K; Corporate R&D Department, KYOCERA Communication Systems Co., Ltd, Kyoto, Japan.
  • Ueno K; Corporate R&D Department, KYOCERA Communication Systems Co., Ltd, Kyoto, Japan.
  • Henmi K; Corporate R&D Department, KYOCERA Communication Systems Co., Ltd, Kyoto, Japan.
  • Nakagawa S; AI Research Center, Rist Inc, Kyoto, Japan.
  • Fujita R; AI Research Center, Rist Inc, Kyoto, Japan.
  • Suzuki K; AI Research Center, Rist Inc, Kyoto, Japan.
  • Inoue Y; AI Research Center, Rist Inc, Kyoto, Japan.
  • Teramukai S; Department of Biostatistics, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.
  • Konishi E; Department of Surgical Pathology, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.
  • Takamatsu T; Department of Medical Photonics, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.
  • Ukimura O; Department of Urology, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.
BJU Int ; 130(2): 235-243, 2022 08.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34143569
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: BJU Int Asunto de la revista: UROLOGIA Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón
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