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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
AI in cancer detection
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 463 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 463 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 14 sur 30

Les étiquettes couvrent 4 des 1 463 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 463 des 1 463 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Summary of the National Cancer Institute 2023 Virtual Workshop on Medical Image De-identification—Part 1: Report of the MIDI Task Group - Best Practices and Recommendations, Tools for Conventional Approaches to De-identification, International Approaches to De-identification, and Industry Panel on Image De-identification
David Clunie, Fred Prior, Michael Rutherford, Stephen Moore, William Parker, Haridimos Kondylakis +8 autres
2024· editorial· en· Journal of Imaging Informatics in Medicine· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Whole slide image representation in bone marrow cytology
Youqing Mu, Hamid R. Tizhoosh, Taher Dehkharghanian, Clinton J.V. Campbell
2023· article· en· Computers in Biology and Medicine· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Deep Learning in Medical Imaging: A Case Study on Lung Tissue Classification
Sandeep Kumar Panda, Janjhyam Venkata Naga Ramesh, Hritwik Ghosh, Irfan Sadiq Rahat, Abdus Sobur, Mehadi Hasan Bijoy +1 autres
2024· article· en· EAI Endorsed Transactions on Pervasive Health and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Developing an AI project
Robert Miner
2020· review· en· Journal of medical imaging and radiation sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundsans résuménon étiqueté
DermSynth3D: Synthesis of in-the-wild annotated dermatology images
Ashish Sinha, Jeremy Kawahara, Arezou Pakzad, Kumar Abhishek, Matthieu Ruthven, Enjie Ghorbel +3 autres
2024· article· en· Medical Image Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
Nonlinear enhancement of mammograms using area morphology
Michael A. Wirth, Jennifer A. Lyon, Dennis Nikitenko
2004· article· en· Proceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
Quality Control of Whole Slide Images using the YOLO Concept
Kimia Hemmatirad, Morteza Babaie, Mehdi Afshari, Danial Maleki, Mahjabin Saiadi, Hamid R. Tizhoosh
2022· article· en· 2022 IEEE 10th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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