-
1دورية أكاديمية
المؤلفون: López-Almazán, Héctor, Perez-Benito, Francisco Javier, Larroza, Andrés, Perez-Cortes, Juan-Carlos, Pollán, Marina, Perez-Gomez, Beatriz, Salas-Trejo, Dolores, Casals, María, Llobet Azpitarte, Rafael
المساهمون: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació, Institut Valencià de Competitivitat Empresarial
مصطلحات موضوعية: Breast density, Noisy labels, Deep learning, Dense tissue classification, Mammography, LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS, ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES, MATEMATICA APLICADA
العلاقة: Computer Methods and Programs in Biomedicine; info:eu-repo/grantAgreement/IVACE//IMAMCN%2F2021%2F1/; https:\\doi.org\10.1016/j.cmpb.2022.106885; urn:issn:0169-2607; http://hdl.handle.net/10251/192600Test
-
2دورية أكاديمية
المؤلفون: Lopez-Almazan, Hector, Pérez-Benito, Francisco Javier, Larroza, Andrés, Perez-Cortes, Juan-Carlos, Pollan-Santamaria, Marina, Perez-Gomez, Beatriz, Salas Trejo, Dolores, Casals, María, Llobet, Rafael
المساهمون: Generalitat Valenciana (España)
مصطلحات موضوعية: Breast density, Noisy labels, Deep learning, Dense tissue classification, Mammography, Breast Neoplasms, Breast, Female, Humans
العلاقة: Publisher's version; https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.106885Test; Comput Methods Programs Biomed. 2022 Jun;221:106885.; http://hdl.handle.net/20.500.12105/15173Test; Computer methods and programs in biomedicine
الإتاحة: https://doi.org/20.500.12105/15173Test
https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.106885Test
https://hdl.handle.net/20.500.12105/15173Test -
3دورية أكاديمية
المؤلفون: Lopez-Almazan, Hector, Javier Pérez-Benito, Francisco, Larroza, Andrés, Perez-Cortes, Juan-Carlos, Pollan, Marina, Perez-Gomez, Beatriz, Salas Trejo, Dolores, Casals, María, Llobet, Rafael
المصدر: Computer Methods and Programs in Biomedicine ; volume 221, page 106885 ; ISSN 0169-2607
الإتاحة: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.106885Test
https://api.elsevier.com/content/article/PII:S016926072200267X?httpAccept=text/xmlTest
https://api.elsevier.com/content/article/PII:S016926072200267X?httpAccept=text/plainTest
