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CellSeg: a robust, pre-trained nucleus segmentation and pixel quantification software for highly multiplexed fluorescence images.
Lee, Michael Y; Bedia, Jacob S; Bhate, Salil S; Barlow, Graham L; Phillips, Darci; Fantl, Wendy J; Nolan, Garry P; Schürch, Christian M.
Afiliação
  • Lee MY; Department of Microbiology and Immunology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Bedia JS; Department of Pathology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Bhate SS; Department of Computer Science, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Barlow GL; Department of Urology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Phillips D; Department of Microbiology and Immunology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Fantl WJ; Department of Pathology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Nolan GP; Department of Bioengineering, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
  • Schürch CM; Department of Microbiology and Immunology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, 94305, USA.
BMC Bioinformatics ; 23(1): 46, 2022 Jan 18.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35042474
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Redes Neurais de Computação Tipo de estudo: Clinical_trials Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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