WIM

Bibliografia Publikacji Pracowników
Wojskowego Instytutu Medycznego w Warszawie

Baza tworzona przez Bibliotekę Naukową WIM


Zapytanie: SWIDERSKA-CHADAJ ŻANETA
Liczba odnalezionych rekordów: 3



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetl/ukryj etykiety | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | Nowe wyszukiwanie
1/3
Autorzy: Żaneta Swiderska-Chadaj, Tomasz Markiewicz, Jaime Gallego, Gloria Bueno, Bartłomiej Grala, Małgorzata Lorent.
Tytuł: Deep learning for damaged tissue detection and segmentation in Ki-67 brain tumor specimens based on the U-net model.
Czasopismo: Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences
Szczegóły: 2018 : Vol. 66, nr 6, s. 849-856, bibliogr. 25 poz., sum.
Uwagi: Epub 2018 Dec 18 ; Autor korespondencyjny: Żaneta Świderska-Chadaj
ISSN: 0239-7528
Typ publikacji: PA
Typ publikacji: PO
Język publikacji: EN
Wskaźnik Impact Factor ISI: 1.277
Punktacja Min. Nauki: 20.000
Praca afiliowana przez WIM
Polskie hasła przedmiotowe:
Medical Subject Headings:
Inne bazy podające opis:
  • Web of Science

    DOI:
    Adres url:

    2/3
    Autorzy: Żaneta Swiderska-Chadaj, Tomasz Markiewicz, Robert Koktysz, Szczepan Cierniak.
    Tytuł: Image processing methods for the structural detection and gradation of placental villi.
    Czasopismo: Computers in biology and medicine
    Szczegóły: 2018 : Vol. 100, s. 259-269, bibliogr. 26 poz., sum.
    Uwagi: Epub 2017 Aug 3; Autor korespondencyjny: Żaneta Świderska-Chadaj
    Konferencja: , Kamien Slaski, 2016.06.20
    ISSN: 0010-4825
    Typ publikacji: ZA
    Typ publikacji: PO
    Język publikacji: EN
    Wskaźnik Impact Factor ISI: 2.286
    Punktacja Min. Nauki: 25.000
    Praca afiliowana przez WIM
    Polskie hasła przedmiotowe:
    Medical Subject Headings:
    Inne bazy podające opis:
  • MEDLINE/PubMed
  • Scopus
  • Web of Science

    DOI:
    Adres url:

    3/3
    Autorzy: Arkadiusz Gertych, Żaneta Swiderska-Chadaj, Zhaoxuan Ma, Nathan Ing, Tomasz Markiewicz, Szczepan Cierniak, Hootan Salemi, Samuel Guzman, Ann E. Walts, Beatrice S. Knudsen.
    Tytuł: Convolutional neural networks can accurately distinguish four histologic growth patterns of lung adenocarcinoma in digital slides.
    Czasopismo: Scientific Reports
    Szczegóły: 2019 : Vol. 9, nr 1, s. e1483, 1-12, bibliogr. 51 poz., sum.
    Uwagi: Published online 2019 Feb 6 ; Autor korespondencyjny: Arkadiusz Gertych
    ISSN: 2045-2322
    Typ publikacji: ZA
    Typ publikacji: PO
    Język publikacji: EN
    Wskaźnik Impact Factor ISI: 3.998
    Punktacja Min. Nauki: 140.000
    Praca afiliowana przez WIM
    Polskie hasła przedmiotowe:
    Medical Subject Headings:
    Inne bazy podające opis:
  • MEDLINE/PubMed
  • Scopus
  • Web of Science

    DOI:
    Adres url:

      Wyświetl ponownie stosując format:
    • Wyświetl/ukryj etykiety | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Nowe wyszukiwanie | WIM