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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
Brain Tumor Detection and Classification
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.

767 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20022025
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.
767 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 16

Les étiquettes couvrent 3 des 767 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 767 des 767 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.

affsans résuménon étiqueté
Brain tumor segmentation with Deep Neural Networks
Mohammad Havaei, Axel Davy, David Warde-Farley, Antoine Biard, Aaron Courville, Yoshua Bengio +3 autres
2016· article· en· Medical Image Analysis· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3 245
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Boundary loss for highly unbalanced segmentation
Hoel Kervadec, Jihene Bouchtiba, Christian Desrosiers, Éric Granger, José Dolz, Ismail Ben Ayed
2020· article· en· Medical Image Analysis· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
459
citations
affnon étiqueté
A survey of MRI-based brain tumor segmentation methods
Jin Liu, Min Li, Jianxin Wang, Fang‐Xiang Wu, Tianming Liu, Yi Pan
2014· article· en· Tsinghua Science & Technology· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
385
citations
affnon étiqueté
Brain Tumour Image Segmentation Using Deep Networks
Mahnoor Ali, Syed Omer Gilani, Asim Waris, Kashan Zafar, Mohsin Jamil
2020· article· en· IEEE Access· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
136
citations
affsans résuménon étiqueté
Within-brain classification for brain tumor segmentation
Mohammad Havaei, Hugo Larochelle, Philippe Poulin, Pierre‐Marc Jodoin
2015· article· en· International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
80
citations

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