MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1002/alr.23454

Медицинская библиотека · International forum of allergy & rhinology · 2024

Quantitative characterization of eosinophilia in nasal polyps with AI-based single cell classification.

Stampe Martin, Christiansen Ida Skovgaard, Backer Vibeke, Aanæs Kasper, Homøe Anne-Sophie, Tidemandsen Jens, Nielsen Emilie Neumann, Rasmussen Sigrid Louise Hjorth, Hartvig Rasmus, Kiss Katalin, Jensen Thomas Hartvig Lindkær

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Eosinophilic granulocytes have characteristic morphological features. This makes them prime candidates for utilization of a single cell binary classification network. Single cell binary classification networks can reliably help quantify eosinophils in nasal polyps.

Для цитирования: Stampe Martin, Christiansen Ida Skovgaard, Backer Vibeke, Aanæs Kasper, Homøe Anne-Sophie, Tidemandsen Jens, Nielsen Emilie Neumann, Rasmussen Sigrid Louise Hjorth, Hartvig Rasmus, Kiss Katalin, Jensen Thomas Hartvig Lindkær. Quantitative characterization of eosinophilia in nasal polyps with AI-based single cell classification.. International forum of allergy & rhinology. 2024. DOI: 10.1002/alr.23454.

Предметные рубрики MeSH

HumansNasal PolypsEosinophiliaEosinophilsSingle-Cell AnalysisArtificial Intelligence
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.