Daan Geijs
Daan Geijs
PhD candidate | Radboudumc | Working on deep learning for skin cancer assessment
Geverifieerd e-mailadres voor radboudumc.nl
Titel
Geciteerd door
Geciteerd door
Jaar
Comparison of different methods for tissue segmentation in histopathological whole-slide images
P Bándi, R van de Loo, M Intezar, D Geijs, F Ciompi, B van Ginneken, ...
2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017 …, 2017
152017
Spermometer: electrical characterization of single boar sperm motility
B de Wagenaar, DJ Geijs, H de Boer, JG Bomer, W Olthuis, ...
Fertility and sterility 106 (3), 773-780. e6, 2016
92016
Automatic color unmixing of IHC stained whole slide images
DJ Geijs, M Intezar, JAWM van der Laak, GJS Litjens
Medical Imaging 2018: Digital Pathology 10581, 105810L, 2018
32018
In silico validation of a cartilage specific circadian clock: mutation of BMAL1 increased MMP expression
S Khurana, A Bokkers, DJ Geijs, S Schivo, M Karperien, JN Post
Osteoarthritis and cartilage 27, S193-S194, 2019
12019
Detection Of People Stream Features Using Eigenvalue Maps
W van de Ridder, C Ruffoni, D Geijs, G Pingen
University of Twente Students Journal of Biometrics and Computer Vision 1 (1), 2015
12015
Low Dimensional State Representation Learning with Reward-shaped Priors
N Botteghi, R Obbink, D Geijs, M Poel, B Sirmacek, C Brune, A Mersha, ...
arXiv preprint arXiv:2007.16044, 2020
2020
Een systematische aanpak voor het ontwikkelen en rangschikken van leerlijnen
DJ Geijs
University of Twente, 2019
2019
Tumor segmentation in fluorescent TNBC immunohistochemical multiplex images using deep learning
DJ Geijs
University of Twente, 2019
2019
Geautomatiseerde beeldanalyse van morfologische kenmerken en de motiliteit van een individuele spermatozoon.
DJ Geijs
University of Twente, 2015
2015
Het systeem kan de bewerking nu niet uitvoeren. Probeer het later opnieuw.
Artikelen 1–9