يعرض 1 - 5 نتائج من 5 نتيجة بحث عن '"Hezi, Hadar"', وقت الاستعلام: 0.65s تنقيح النتائج
  1. 1
    تقرير
    CIMIL-CRC: a clinically-informed multiple instance learning framework for patient-level colorectal cancer molecular subtypes classification from H\&E stained images

    المؤلفون: Hezi, Hadar, Gelber, Matan, Balabanov, Alexander, Maruvka, Yosef E., Freiman, Moti

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition

    الوصول الحر: http://arxiv.org/abs/2401.16131Test

    View record in Arxiv

    أضف إلى المفضلة
  2. 2
    تقرير
    Exploring the Interplay Between Colorectal Cancer Subtypes Genomic Variants and Cellular Morphology: A Deep-Learning Approach

    المؤلفون: Hezi, Hadar, Shats, Daniel, Gurevich, Daniel, Maruvka, Yosef E., Freiman, Moti

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition

    الوصول الحر: http://arxiv.org/abs/2303.14703Test

    View record in Arxiv

    أضف إلى المفضلة
  3. 3
    تقرير
    Patient-level Microsatellite Stability Assessment from Whole Slide Images By Combining Momentum Contrast Learning and Group Patch Embeddings

    المؤلفون: Shats, Daniel, Hezi, Hadar, Shani, Guy, Maruvka, Yosef E., Freiman, Moti

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition, Computer Science - Artificial Intelligence, Computer Science - Machine Learning, Quantitative Biology - Quantitative Methods

    الوصول الحر: http://arxiv.org/abs/2208.10429Test

    View record in Arxiv

    أضف إلى المفضلة
  4. 4
    كتاب
    Patient-Level Microsatellite Stability Assessment from Whole Slide Images by Combining Momentum Contrast Learning and Group Patch Embeddings

    المؤلفون: Shats, Daniel, Hezi, Hadar, Shani, Guy, Maruvka, Yosef E., Freiman, Moti

    المصدر: Lecture Notes in Computer Science ; Computer Vision – ECCV 2022 Workshops ; page 454-465 ; ISSN 0302-9743 1611-3349 ; ISBN 9783031250651 9783031250668

    الإتاحة: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25066-8_25Test

    View record in BASE

    أضف إلى المفضلة
  5. 5
    Biologically-primed deep neural network improves colorectal Cancer Molecular subtypes prediction from H&E stained images

    المؤلفون: Hezi, Hadar, Shats, Daniel, Gurevich, Daniel, Maruvka, Yosef E., Freiman, Moti

    مصطلحات موضوعية: Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition

    الوصول الحر: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=arXiv_______::e15dd87a91c6d21041e3e3d6e7794327Test
    http://arxiv.org/abs/2303.14703Test


    أضف إلى المفضلة
أدوات البحث: أحصل على تغذية RSS — أرسل هذا البحث بالبريد الإلكتروني — حفظ البحث