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DeepImageJ: A user-friendly environment to run deep learning models in ImageJ.
Gómez-de-Mariscal, Estibaliz; García-López-de-Haro, Carlos; Ouyang, Wei; Donati, Laurène; Lundberg, Emma; Unser, Michael; Muñoz-Barrutia, Arrate; Sage, Daniel.
Afiliación
  • Gómez-de-Mariscal E; Bioengineering and Aerospace Engineering Department, Universidad Carlos III de Madrid and Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain.
  • García-López-de-Haro C; Bioengineering and Aerospace Engineering Department, Universidad Carlos III de Madrid and Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain.
  • Ouyang W; Science for Life Laboratory, School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health, KTH - Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden.
  • Donati L; EPFL Center for Imaging, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland.
  • Lundberg E; Science for Life Laboratory, School of Engineering Sciences in Chemistry, Biotechnology and Health, KTH - Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden.
  • Unser M; Biomedical Imaging Group and EPFL Center for Imaging, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland.
  • Muñoz-Barrutia A; Bioengineering and Aerospace Engineering Department, Universidad Carlos III de Madrid and Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Madrid, Spain. mamunozb@ing.uc3m.es.
  • Sage D; Biomedical Imaging Group and EPFL Center for Imaging, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland. daniel.sage@epfl.ch.
Nat Methods ; 18(10): 1192-1195, 2021 10.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34594030
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Programas Informáticos / Aprendizaje Profundo Idioma: En Revista: Nat Methods Asunto de la revista: TECNICAS E PROCEDIMENTOS DE LABORATORIO Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: España
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