艾赛格·尤纳
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2020年–今天
2020 【c6】 Yigit Ozen公司 , 塞利姆·阿克索伊 , 凯末尔·科塞梅托格鲁 , SevgenÖnder公司 , 艾赛格·尤纳 :
组织病理学感兴趣区域检索的图形神经网络自监督学习。 ICPR公司 2020 : 6329-6334 【c5】 布卢特·阿圭内斯 , 塞利姆·阿克索伊 , Ramazan Gökberk辛比斯 , 凯末尔·科塞梅托格鲁 , 塞夫根·昂德 , 艾赛格·尤纳 :
乳腺组织病理学中感兴趣区域分类的卷积网络图。 医学影像:数字病理学 2020 : 11320万
2010 – 2019
2017 【c4】 沃尔夫冈·艾钦格 , 塞巴斯蒂安·克拉佩 , A.埃尼斯·切廷 , Rengül Joetin-Atalay公司 , 艾赛格·尤纳 , 迈克拉·本茨 , 托马斯·维滕贝格 , 马克·斯塔明格 , 克里斯蒂安·穆森梅尔 :
使用卷积神经网络和颜色反褶积自动识别H和E染色组织中的癌症干细胞。 医学影像:数字病理学 2017 : 101400牛顿 2016 【c3】 Oguzhan Oguz公司 , Cem Emre Akbas公司 , 梅恩·马拉 , 卡西姆·塔斯迪米尔 , Ece Akhan Güzelcan公司 , 克里斯蒂安·穆森梅尔 , 托马斯·维滕贝格 , 艾赛格·尤纳 , A.埃尼斯·切廷 , Rengül Joetin-Atalay公司 :
学习者混合使用CD13和H、E染色图像进行癌症干细胞检测。 医学影像:数字病理学 2016 : 97910年 2015 【c2】 Oguzhan Oguz公司 , 克里斯蒂安·穆森梅尔 , 托马斯·维滕贝格 , Aysegul Uner公司 , A.埃尼斯·切廷 , Rengül Joetin-Atalay公司 :
利用区域协方差和共差方法检测显微图像中的肿瘤干细胞。 IWCIM公司 2015 : 1-5 【c1】 Cem Emre Akbas公司 , 阿里坎·博兹科特 , A.埃尼斯·切廷 , Rengül Joetin-Atalay公司 , Aysegul Uner公司 :
无乘法神经网络。 SIU公司 2015 : 2416-2418
合著者索引
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