Automatic Detection of Good/Bad Colonies of iPS Cells Using Deep Learning
Automatic Detection of Good/Bad Colonies of iPS Cells Using Deep Learning
使用深度学习自动检测 iPS 细胞的好/坏集落
批准号：
16K00394
负责人：
Raytchev Bisser
金额：
$2.66万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2016
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2016-04-01 至 2019-03-31
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DOI：
10.1109/ijcnn.2017.7966416
发表时间：
2017-05
期刊：
2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
影响因子：
--
作者：
[B. Raytchev;M. Koujiba;Toru Tamaki;K. Kaneda]
通讯作者：
B. Raytchev;M. Koujiba;Toru Tamaki;K. Kaneda
構造情報を用いた分類型CNNによるiPS細胞の分化・未分化検出
使用结构信息的分类 CNN 检测分化/未分化 iPS 细胞
使用结构信息的分类 CNN 检测分化/未分化 iPS 细胞
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[林 祥平, Bisser Raytchev, 玉木 徹, 金田 和文]
通讯作者：
金田 和文
Multi-Scale Scene Recognition Using Small Training Datasets
使用小型训练数据集进行多尺度场景识别
使用小型训练数据集进行多尺度场景识别
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Tokinirina Radiniaina, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda, Toru Tamaki]
通讯作者：
Toru Tamaki
Detection of Differentiated vs. Undifferentiated Colonies of iPS Cells Using Random Forests Mod-eled with the Multivariate Polya Distribution
使用多元 Polya 分布建模的随机森林检测 iPS 细胞的分化与未分化集落
使用多元 Polya 分布建模的随机森林检测 iPS 细胞的分化与未分化集落
DOI：
10.1007/978-3-319-46723-8_77
发表时间：
2016
期刊：
Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
影响因子：
--
作者：
[B. Raytchev, A. Masuda, M. Minakawa, K. Tanaka, T. Kurita, T. Imamura, M. Suzuki, T. Tamaki and K. Kaneda]
通讯作者：
T. Tamaki and K. Kaneda
回帰型CNNを用いたiPS細胞の分化・未分化検出
使用循环 CNN 检测 iPS 细胞分化/未分化
使用循环 CNN 检测 iPS 细胞分化/未分化
DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[田中孝二郎, ライチェフ ビせル, 栗田多喜夫, 玉木徹, 金田和文]
通讯作者：
金田和文
共 10 条
Automatic detection of colorectal cancer from images using active learning
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批准号：25330337
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$3.16万
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财政年份：2013
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负责人：Raytchev Bisser
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依托单位：
海外基金