Simeon Christian Daeschler, Marie-Hélène Bourget, Dorsa Derakhshan, Vasudev Sharma, Stoyan Ivaylov Asenov, Tessa Gordon, Julien Cohen-Adad
et Gregory Howard Borschel
Article de revue (2022)
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| Département: |
Département de génie électrique Institut de génie biomédical |
|---|---|
| Centre de recherche: | NeuroPoly - Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/50977/ |
| Titre de la revue: | Scientific Reports (vol. 12, no 1) |
| Maison d'édition: | Nature portfolio |
| DOI: | 10.1038/s41598-022-10066-6 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1038/s41598-022-10066-6 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:41 |
| Citer en APA 7: | Daeschler, S. C., Bourget, M.-H., Derakhshan, D., Sharma, V., Asenov, S. I., Gordon, T., Cohen-Adad, J., & Borschel, G. H. (2022). Rapid, automated nerve histomorphometry through open-source artificial intelligence. Scientific Reports, 12(1), 5975 (13 pages). https://doi.org/10.1038/s41598-022-10066-6 |
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