Can AI predict epithelial lesion categories via automated analysis of cervical biopsies: The TissueNet challenge?

• المؤلفون الرئيسيون: Nicolas Loménie (مؤلف), Capucine Bertrand (مؤلف), Rutger H.J. Fick (مؤلف), Saima Ben Hadj (مؤلف), Brice Tayart (مؤلف), Cyprien Tilmant (مؤلف), Isabelle Farré (مؤلف), Soufiane Z. Azdad (مؤلف), Samy Dahmani (مؤلف), Gilles Dequen (مؤلف), Ming Feng (مؤلف), Kele Xu (مؤلف), Zimu Li (مؤلف), Sophie Prevot (مؤلف), Christine Bergeron (مؤلف), Guillaume Bataillon (مؤلف), Mojgan Devouassoux-Shisheboran (مؤلف), Claire Glaser (مؤلف), Agathe Delaune (مؤلف), Séverine Valmary-Degano (مؤلف), Philippe Bertheau (مؤلف)
• التنسيق: كتاب
• منشور في: Elsevier, 2022-01-01T00:00:00Z.
• الموضوعات: article
• الوصول للمادة أونلاين: Connect to this object online.

The French Society of Pathology (SFP) organized its first data challenge in 2020 with the help of the Health Data Hub (HDH). The organization of this event first consisted of recruiting nearly 5000 cervical biopsy slides obtained from 20 pathology centers. After ensuring that patients did not refuse...