A Deep Learning model for automatic grading of prostate cancer histopathology images
Gleason grading is recognized as the standard method for diagnosing prostate cancer. However, it is subject to significant inter-observer variability due to its reliance on subjective visual assessment. Current deep learning approaches for grading often require exhaustive pixel-level annotations and...
- Autores:
-
Medina Carrillo, Sebastian Rodrigo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/86504
- Palabra clave:
- 610 - Medicina y salud::616 - Enfermedades
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores
Aprendizaje Profundo
Neoplasias de la Próstata/diagnóstico por imagen
Patología
Deep Learning
Prostatic Neoplasms/diagnostic imaging
Pathology
Prostate cancer
Histopathology
Deep Learning
Cancer grading
Density matrix
Interpretability
Cáncer de prostata
Histopatología
Aprendizaje automático
Gradación de cáncer
Matriz de densidad
Interpretabilidad
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional