Deep Learning Models for Gastric Signet Ring Cell Carcinoma Classification in Whole Slide Images.

Kanavati, Fahdi; Ichihara, Shin; Rambeau, Michael; Iizuka, Osamu; Arihiro, Koji; Tsuneki, Masayuki

Kanavati, Fahdi; Ichihara, Shin; Rambeau, Michael; Iizuka, Osamu; Arihiro, Koji; Tsuneki, Masayuki.

Afiliação

Kanavati F; Medmain Research, Medmain Inc., Fukuoka, Japan.
Ichihara S; Department of Surgical Pathology, Sapporo Kosei General Hospital, Sapporo, Hokkaido, Japan.
Rambeau M; Medmain Inc., Fukuoka, Japan.
Iizuka O; Medmain Inc., Fukuoka, Japan.
Arihiro K; Department of Anatomical Pathology, Hiroshima University Hospital, Hiroshima, Japan.
Tsuneki M; Medmain Research, Medmain Inc., Fukuoka, Japan.

Technol Cancer Res Treat ; 20: 15330338211027901, 2021.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34191660

Assuntos

Carcinoma de Células em Anel de Sinete/classificação; Carcinoma de Células em Anel de Sinete/patologia; Aprendizado Profundo; Neoplasias Gástricas/classificação; Neoplasias Gástricas/patologia; Área Sob a Curva; Carcinoma de Células em Anel de Sinete/diagnóstico; Biologia Computacional; Reações Falso-Negativas; Reações Falso-Positivas; Humanos; Curva ROC; Neoplasias Gástricas/diagnóstico; Aprendizado de Máquina Supervisionado

Palavras-chave

deep learning; gastric cancer; multiple-instance learning; signet ring cell carcinoma; transfer learning; weakly-supervised learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Gástricas / Carcinoma de Células em Anel de Sinete / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Technol Cancer Res Treat Assunto da revista: NEOPLASIAS / TERAPEUTICA Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Japão

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