Zobrazeno 1 - 10
of 99
pro vyhledávání: '"Blom, Sami"'
Autor:
Mairinoja, Laura, Heikelä, Hanna, Blom, Sami, Kumar, Darshan, Knuuttila, Anna, Boyd, Sonja, Sjöblom, Nelli, Birkman, Eva-Maria, Rinne, Petteri, Ruusuvuori, Pekka, Strauss, Leena, Poutanen, Matti
Publikováno v:
In The American Journal of Pathology August 2023 193(8):1072-1080
Autor:
Brück, Oscar, Dufva, Olli, Hohtari, Helena, Blom, Sami, Turkki, Riku, Ilander, Mette, Kovanen, Panu, Pallaud, Celine, Ramos, Pedro Marques, Lähteenmäki, Hanna, Välimäki, Katja, El Missiry, Mohamed, Ribeiro, Antonio, Kallioniemi, Olli, Porkka, Kimmo *, Pellinen, Teijo *, Mustjoki, Satu *
Publikováno v:
In Blood Advances 28 January 2020 4(2):274-286
Autor:
Sandeman, Kevin1,2 (AUTHOR) antti.rannikko@hus.fi, Blom, Sami3 (AUTHOR) sami.blom@aiforia.com, Koponen, Ville3 (AUTHOR) ville.koponen@siili.com, Manninen, Anniina3 (AUTHOR) anniina.manninen@aiforia.com, Juhila, Juuso3 (AUTHOR) juuso.juhila@aiforia.com, Rannikko, Antti1,4 (AUTHOR) tuomas.mirtti@helsinki.fi, Ropponen, Tuomas3 (AUTHOR) tuomas.ropponen@aiforia.com, Mirtti, Tuomas1,5 (AUTHOR)
Publikováno v:
Diagnostics (2075-4418). May2022, Vol. 12 Issue 5, pN.PAG-N.PAG. 24p.
Autor:
Laury, Anna Ray1 (AUTHOR) Anna.Laury@helsinki.fi, Blom, Sami2 (AUTHOR), Ropponen, Tuomas2 (AUTHOR), Virtanen, Anni3 (AUTHOR), Carpén, Olli Mikael1,3,4 (AUTHOR)
Publikováno v:
Scientific Reports. 9/27/2021, Vol. 11 Issue 1, p1-9. 9p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sjöblom, Nelli, Boyd, Sonja, Manninen, Anniina, Blom, Sami, Knuuttila, Anna, Färkkilä, Martti, Arola, Johanna
Publikováno v:
Hepatology Research; Apr2023, Vol. 53 Issue 4, p322-333, 12p
Autor:
Vesterinen, Tiina, Säilä, Jenni, Blom, Sami, Pennanen, Mirkka, Leijon, Helena, Arola, Johanna
The Ki-67 proliferation index (PI) is a prognostic factor in neuroendocrine tumors (NETs) and defines tumor grade. Analysis of Ki-67 PI requires calculation of Ki-67-positive and Ki-67-negative tumor cells, which is highly subjective. To overcome thi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1593::77bff3865cc9deab68fecf4200afd720
http://hdl.handle.net/10138/353551
http://hdl.handle.net/10138/353551
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sjöblom, Nelli, Boyd, Sonja, Manninen, Anniina, Knuuttila, Anna, Blom, Sami, Färkkilä, Martti, Arola, Johanna
Publikováno v:
Diagnostic Pathology
Diagnostic Pathology, Vol 16, Iss 1, Pp 1-12 (2021)
Diagnostic Pathology, Vol 16, Iss 1, Pp 1-12 (2021)
Background The objective was to build a novel method for automated image analysis to locate and quantify the number of cytokeratin 7 (K7)-positive hepatocytes reflecting cholestasis by applying deep learning neural networks (AI model) in a cohort of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::ad1429400a49e48dfd73d46fcae98417
http://europepmc.org/articles/PMC8101247
http://europepmc.org/articles/PMC8101247