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發(fā)表于 2025-3-30 10:18:32 | 只看該作者
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Self Supervised Multi-view Graph Representation Learning in?Digital Pathologyd tissues in histology images. However, the shortage of annotated data in digital pathology presents a significant challenge for training GNNs. To address this, self-supervision can be used to enable models to learn from data by capturing rich structures and relationships without requiring annotatio
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發(fā)表于 2025-3-31 05:06:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 22:17:19 | 只看該作者
Enhancing Cell Detection via?FC-HarDNet and?Tissue Segmentation: OCELOT 2023 Challenge Approach cellular mechanisms. It involves identifying and locating cells within images acquired from various microscopy techniques. In order to understand cell behavior and tissue structure, using computer-aided system is a efficient and promising way. In this paper, we present our approach for the OCELOT 2
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