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Sparse Autoencoder for Unsupervised Nucleus Detection and Representation in Histopathology Images

We propose a sparse Convolutional Autoencoder (CAE) for simultaneous nucleus detection and feature extraction in histopathology tissue images. Our CAE detects and encodes nuclei in image patches in tissue images into sparse feature maps that encode both the location and appearance of nuclei. A prima...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:Pattern Recognit
Main Authors: Hou, Le, Nguyen, Vu, Kanevsky, Ariel B., Samaras, Dimitris, Kurc, Tahsin M., Zhao, Tianhao, Gupta, Rajarsi R., Gao, Yi, Chen, Wenjin, Foran, David, Saltz, Joel H.
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2018
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6322841/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30631215
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2018.09.007
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