High-resolution generative adversarial neural networks applied to histological images generation

Descripción del Articulo

The present work was supported by grant 234-2015-FONDECYT (Master Program) from Cienciactiva of the National Council for Science, Technology and Technological Innovation (CONCYTEC-PERU), the Office of Research of Universidad Nacional de Ingeniería (VRI - UNI) and the research management office (OGI...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Mauricio A., López J., Huauya R., Diaz J.
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2018
Institución:Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
Repositorio:CONCYTEC-Institucional
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/634
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12390/634
https://doi.org/10.1007/978-3-030-01421-6_20
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Statistical correlation
Deep learning
Diagnosis
Medical imaging
Neural networks
Diagnostic algorithms
Generative Adversarial Nets
High resolution
Histological images
Learning-based methods
Photo realistic image synthesis
Photorealistic images
Image analysis
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:The present work was supported by grant 234-2015-FONDECYT (Master Program) from Cienciactiva of the National Council for Science, Technology and Technological Innovation (CONCYTEC-PERU), the Office of Research of Universidad Nacional de Ingeniería (VRI - UNI) and the research management office (OGI - UNI).
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