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Springer Science and Business Media LLC BioMedical Engineering OnLine 22(1)
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    The classification results were relatively satisfactory, which showed the potential for clinical application when analyzing the renal tumor macroscopic cross-section images. Automatically distinguishing the malignant tumor from benign tumor and identifying the subtypes pathology of renal tumor could make the patient-management process more efficient.
    #Convolutional neural network #Receiver operating characteristic #Nephrectomy #Renal tumor #Artificial intelligence #Deep learning #Residual neural network #Area under the curve #Medicine #Computer science #Pathology #Pattern recognition (psychology) #Internal medicine #Kidney

    본문·목차

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