Titel |
Computational tissue staining of non-linear multimodal imaging using supervised and unsupervised deep learning |
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Beteiligt |
Pranita Pradhan (Verfasser)
Tobias Meyer (Verfasser) Michael Vieth (Verfasser) Andreas Stallmach (Verfasser)
Maximilian Waldner (Verfasser)
Michael Schmitt (Verfasser) Juergen Popp (Verfasser) Thomas Wilhelm Bocklitz (Verfasser) |
Erschienen |
Washington, DC : OSA |
Umfang |
Online-Ressource |
Sprache |
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Land |
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Thema |
Coherent scattering
Image denoising ulcerative colitis Mean square error
Nonlinear optics
Raman spectroscopy Adversarial networks Coherent anti Stokes Raman scattering staining second harmonic generation microscopy Diagnostic applications Multi-modal imaging Structure similarity Two photon excitation fluorescence Unsupervised approaches hematoxylin Crohn disease cycle conditional generative adversarial network deep learning fluorescence microscopy quantitative analysis nonlinear optical microscopy histopathology network analysis multimodal imaging mathematical model human tissue image analysis image processing image quality image segmentation machine learning |
Persistent Identifier |
10.34657/7313 (DOI) |
Weitere Angaben |
In: Biomedical Optics Express 12 (2021), Nr. 4 |
Datensatz-ID |
1280385995 |
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