Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MITROWSKY, RAFAEL ANDRES ROSALES - FFCLRP ; MARTINS, LUAN VINICIUS DE CARVALHO - ICMC
- Unidades: FFCLRP; ICMC
- DOI: 10.1186/s13058-024-01863-0
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; NEOPLASIAS MAMÁRIAS; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; TECNOLOGIAS DA SAÚDE
- Keywords: HER2; Digital pathology
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Breast Cancer Research
- ISSN: 1465-5411
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 26, p. 1-11, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
VALIERIS, Renan et al. Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides. Breast Cancer Research, v. 26, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13058-024-01863-0. Acesso em: 22 jan. 2026. -
APA
Valieris, R., Martins, L. V. de C., Defelicibus, A., Bueno, A. P., Osorio, C. A. B. de T., Carraro, D. M., et al. (2024). Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides. Breast Cancer Research, 26, 1-11. doi:10.1186/s13058-024-01863-0 -
NLM
Valieris R, Martins LV de C, Defelicibus A, Bueno AP, Osorio CAB de T, Carraro DM, Dias-Neto E, Mitrowsky RAR, Figueiredo JMB de, Silva IT da. Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides [Internet]. Breast Cancer Research. 2024 ; 26 1-11.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13058-024-01863-0 -
Vancouver
Valieris R, Martins LV de C, Defelicibus A, Bueno AP, Osorio CAB de T, Carraro DM, Dias-Neto E, Mitrowsky RAR, Figueiredo JMB de, Silva IT da. Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides [Internet]. Breast Cancer Research. 2024 ; 26 1-11.[citado 2026 jan. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13058-024-01863-0 - Weakly-supervised deep learning models enable HER2-low prediction from H &E stained slides
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Informações sobre o DOI: 10.1186/s13058-024-01863-0 (Fonte: oaDOI API)
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