Отказ от ответственности: Этот сайт агрегирует общедоступные официальные данные FDA, ClinicalTrials.gov, PubMed и SEC EDGAR только для общей справки. Он не является медицинской консультацией, диагнозом, рекомендацией по лечению или инвестиционным советом.

PubMed

Developing a Qualification and Verification Strategy for Digital Tissue Image Analysis in Toxicological Pathology.

PMID: 33371797 ·

A, l, e, k, s, a, n, d, r, a, , Z, u, r, a, w, ;, , M, i, c, h, a, e, l, , S, t, a, u, p, ;, , R, o, b, e, r, t, , K, l, o, p, f, l, e, i, s, c, h, ;, , F, a, m, k, e, , A, e, f, f, n, e, r, ;, , D, a, n, i, e, l, l, e, , B, r, o, w, n, ;, , T, h, o, m, a, s, , W, e, s, t, e, r, l, i, n, g, -, B, u, i, ;, , D, a, n, i, e, l, , R, u, d, m, a, n, n

ЖурналToxicologic pathology
Год
PMID33371797

Аннотация

Digital tissue image analysis is a computational method for analyzing whole-slide images and extracting large, complex, and quantitative data sets. However, as with any analysis method, the quality of generated results is dependent on a well-designed quality control system for the entire digital pathology workflow. Such system requires clear procedural controls, appropriate user training, and involvement of specialists to oversee key steps of the workflow. The toxicologic pathologist is responsi

Официальный источник

Открыть в PubMed →

Данные получены из PubMed / NCBI. Полный текст и наиболее актуальную информацию всегда смотрите в официальной записи.

↑