Rechercher
image du produit
Gastrointestinal Endoscopy

S'abonner

ID: 3492451 VALIDATION OF A BINARY CLASSIFICATION MODEL USING A DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR WIRELESS CAPSULE ENDOSCOPY - 26/05/21

Doi : 10.1016/j.gie.2021.03.451 
Sang Hoon Kim, Youngbae Hwang, Dong Jun Oh, Ji Hyung Nam, Ki Bae Kim, Junseok Park, Hyun Joo Song, Yun Jeong Lim

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2021  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

    •

  • Contenu

    •

Vol 93 - N° 6S

P. AB201 - juin 2021 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • ID: 3527017 EFFICACY OF TEXTURE AND COLOR ENHANCEMENT IMAGING IN VISUALIZING GASTRIC MUCOSAL ATROPHY AND GASTRIC NEOPLASMS
  • Tsubasa Ishikawa, Tomoaki Matsumura, Naoki Akizue, Kenichiro Okimoto, Makoto Arai, Jun Kato, Naoya Kato
| Article suivant Article suivant
  • ID: 3522184 GENERATING SYNTHETIC IMAGES OF POLYPOID LESION IN SMALL BOWEL USING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
  • Amporn Atsawarungruangkit, Thanadon Songsuittipong, Kawee Numpacharoen, Theekapun Charoenpong, Nuwee Wiwatwattana

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Accès rapides

Mon compte

Aide & support

Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.

Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.