Találati lista | Tudóstér

001-es BibID:	BIBFORM122546
035-os BibID:	(Scopus)85197692607 (WoS)001263483100002
Első szerző:	Harangi Balázs (programtervező matematikus)
Cím:	Pixel-wise segmentation of cells in digitized Pap smear images / Harangi Balázs, Bogacsovics Gergő, Tóth János, Kovács Ilona, Dani Erzsébet, Hajdu András
Dátum:	2024
ISSN:	2052-4463
Megjegyzések:	A simple and cheap way to recognize cervical cancer is using light microscopic analysis of Pap smear images. Training artificial intelligence-based systems becomes possible in this domain, e.g., to follow the European recommendation to screen negative smears to reduce false negative cases. The first step for such a process is segmenting the cells. A large and manually segmented dataset is required for this task, which can be used to train deep learning-based solutions. We describe a corresponding dataset with accurate manual segmentations for the enclosed cells. Altogether, the APACS23 (Annotated PAp smear images for Cell Segmentation 2023) dataset contains about 37 000 manually segmented cells and is separated into dedicated training and test parts, which could be used for an official benchmark of scientific investigations or a grand challenge.
Tárgyszavak:	Műszaki tudományok Informatikai tudományok idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban folyóiratcikk pap smear cell segmentation dataset benchmark cervical cancer cancer screening
Megjelenés:	Scientific Data. - 11 : 1 (2024), p. 1-8. -
További szerzők:	Bogacsovics Gergő (1996-) (informatikus) Tóth János (1984-) (programtervező matematikus) Kovács Ilona (1965-) (patológus) Bujdosóné Dani Erzsébet (1968-) (informatikus-könyvtáros) Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Pályázati támogatás:	ÚNKP-23-3-II-DE-119 Egyéb TKP2021-NKTA-34 Egyéb GINOP-2.2.1-18- 2018-00012 GINOP
Internet cím:	Szerző által megadott URL DOI Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon: