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Using deep convolutional neural networks to identify and classify tumor-associated stroma in diagnostic breast biopsies
Modern pathology, 2018-10, Vol.31 (10), p.1502-1512
2018
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Deep learning assisted mitotic counting for breast cancer
Laboratory investigation, 2019-11, Vol.99 (11), p.1596-1606
2019
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Optimized tumour infiltrating lymphocyte assessment for triple negative breast cancer prognostics
Breast (Edinburgh), 2021-04, Vol.56, p.78-87
2021
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Automated quantification of levels of breast terminal duct lobular (TDLU) involution using deep learning
NPJ breast cancer, 2022-01, Vol.8 (1), p.13-13, Article 13
2022
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Computer-Aided Assessment of Melanocytic Lesions by Means of a Mitosis Algorithm
Diagnostics (Basel), 2022-02, Vol.12 (2), p.436
2022
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Deep learning and manual assessment show that the absolute mitotic count does not contain prognostic information in triple negative breast cancer
Cellular oncology (Dordrecht), 2019-08, Vol.42 (4), p.555-569
2019
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Whole-Slide Mitosis Detection in H&E Breast Histology Using PHH3 as a Reference to Train Distilled Stain-Invariant Convolutional Networks
IEEE transactions on medical imaging, 2018-09, Vol.37 (9), p.2126-2136
2018
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Deep learning as a tool for increased accuracy and efficiency of histopathological diagnosis
Scientific reports, 2016-05, Vol.6 (1), p.26286-26286, Article 26286
2016
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From Detection of Individual Metastases to Classification of Lymph Node Status at the Patient Level: The CAMELYON17 Challenge
IEEE transactions on medical imaging, 2019-02, Vol.38 (2), p.550-560
2019
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Automatic data augmentation to improve generalization of deep learning in H&E stained histopathology
Computers in biology and medicine, 2024-03, Vol.170, p.108018-108018, Article 108018
2024
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1399 H&E-stained sentinel lymph node sections of breast cancer patients: the CAMELYON dataset
Gigascience, 2018-06, Vol.7 (6)
2018
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Artificial intelligence applied to breast pathology
Virchows Archiv : an international journal of pathology, 2022, Vol.480 (1), p.191-209
2022
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PROACTING: predicting pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer from routine diagnostic histopathology biopsies with deep learning
Breast cancer research : BCR, 2023-11, Vol.25 (1), p.1-142, Article 142
2023
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Robust and accurate quantification of biomarkers of immune cells in lung cancer micro-environment using deep convolutional neural networks
PeerJ (San Francisco, CA), 2019-04, Vol.7, p.e6335-e6335, Article e6335
2019
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Deep learning for fully-automated nuclear pleomorphism scoring in breast cancer
NPJ breast cancer, 2022-11, Vol.8 (1), p.120-120, Article 120
2022
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HookNet: Multi-resolution convolutional neural networks for semantic segmentation in histopathology whole-slide images
Medical image analysis, 2021-02, Vol.68, p.101890-101890, Article 101890
2021
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