Zobrazeno 1 - 10 of 199 pro vyhledávání: '"A.L. Arruda"'
1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
4
Akademický článek
Genetic variants and cell-free hemoglobin processing in sickle cell nephropathy
Autor: Santosh L. Saraf, Xu Zhang, Binal Shah, Tamir Kanias, Krishnamurthy P. Gudehithlu, Rick Kittles, Roberto F. Machado, Jose A.L. Arruda, Mark T. Gladwin, Ashok K. Singh, Victor R. Gordeuk
Publikováno v: Haematologica, Vol 100, Iss 10 (2015)
Intravascular hemolysis and hemoglobinuria are associated with sickle cell nephropathy. ApoL1 is involved in cell-free hemoglobin scavenging through association with haptoglobin-related protein. APOL1 G1/G2 variants are the strongest genetic predicto
Externí odkaz: https://doaj.org/article/5b9d4a8495df476796b599347c57f75d
Zobrazit plný text záznamu
5
Urine exosomal ceruloplasmin: a potential early biomarker of underlying kidney disease
Autor: George Dunea, Krishnamurthy P. Gudehithlu, Ignacio Garcia-Gomez, Amit Joshi, Jose A.L. Arruda, Ashok K. Singh, Peter Hart, David Cimbaluk
Publikováno v: Clinical and Experimental Nephrology. 23:1013-1021
Previously we found that kidney tissue and urinary exosomes from patients of diabetic kidney disease showed high levels of ceruloplasmin (CP). Because CP is an acute-phase protein of kidney origin, it could be an early marker of many other kidney dis
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::01c92f453c61dbab619f850086bf27db
https://doi.org/10.1007/s10157-019-01734-5
Zobrazit plný text záznamu
6
DEEP LEARNING TO PREDICT DEGREE OF INTERSTITIAL FIBROSIS AND TUBULAR ATROPHY FROM KIDNEY ULTRASOUND IMAGES – AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPROACH
Autor: Tushar P. Patel, Anas Alabka, Hemant Kulkarni, George Dunae, Jose A.L. Arruda, Ambarish M. Athavale, David J Cymbaluk, Matthew Itteera, Avi Z. Rosenberg, Ashok Kumar Singh, Peter Hart
BackgroundInterstitial fibrosis and tubular atrophy (IFTA) is a strong predictor of decline in kidney function. Non-invasive test to assess IFTA is not available.MethodsWe trained, validated and tested a deep learning (DL) system to classify IFTA gra
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a83d4c5aa281f4242f349c24d7bda653
Zobrazit plný text záznamu
7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
9
Development and Validation of a Deep Learning Model to Quantify Interstitial Fibrosis and Tubular Atrophy From Kidney Ultrasonography Images
Autor: Anas Alabkaa, Avi Z. Rosenberg, Ashok Kumar Singh, Hemant Kulkarni, Mathew Itteera, Jose A.L. Arruda, David Cimbaluk, Tushar P. Patel, Peter Hart, Ambarish M. Athavale
Publikováno v: JAMA Netw Open
Importance Interstitial fibrosis and tubular atrophy (IFTA) is a strong indicator of decline in kidney function and is measured using histopathological assessment of kidney biopsy core. At present, a noninvasive test to assess IFTA is not available.
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bcdb9ab8fd15172219263758b16706c9
https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.11176
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje