Zobrazeno 1 - 10
of 563
pro vyhledávání: '"Chambón, Pierre"'
Autor:
Chambon, Pierre, Delbrouck, Jean-Benoit, Sounack, Thomas, Huang, Shih-Cheng, Chen, Zhihong, Varma, Maya, Truong, Steven QH, Chuong, Chu The, Langlotz, Curtis P.
Since the release of the original CheXpert paper five years ago, CheXpert has become one of the most widely used and cited clinical AI datasets. The emergence of vision language models has sparked an increase in demands for sharing reports linked to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.19538
Texte remanié de: Th.--Génie civ.--Nantes, 1990.
Bibliogr. p. 144-149. Résumé en français et en anglais.
Bibliogr. p. 144-149. Résumé en français et en anglais.
Externí odkaz:
http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb35512601m
Autor:
Chambon, Pierre, Bluethgen, Christian, Delbrouck, Jean-Benoit, Van der Sluijs, Rogier, Połacin, Małgorzata, Chaves, Juan Manuel Zambrano, Abraham, Tanishq Mathew, Purohit, Shivanshu, Langlotz, Curtis P., Chaudhari, Akshay
Multimodal models trained on large natural image-text pair datasets have exhibited astounding abilities in generating high-quality images. Medical imaging data is fundamentally different to natural images, and the language used to succinctly capture
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.12737
Autor:
Delbrouck, Jean-Benoit, Chambon, Pierre, Bluethgen, Christian, Tsai, Emily, Almusa, Omar, Langlotz, Curtis P.
Neural image-to-text radiology report generation systems offer the potential to improve radiology reporting by reducing the repetitive process of report drafting and identifying possible medical errors. These systems have achieved promising performan
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.12186
Publikováno v:
Foundation Models for Decision Making Workshop at Neural Information Processing Systems, 2022
Multi-modal foundation models are typically trained on millions of pairs of natural images and text captions, frequently obtained through web-crawling approaches. Although such models depict excellent generative capabilities, they do not typically ge
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2210.04133
Autor:
Crouchet, Emilie, Dachraoui, Mayssa, Jühling, Frank, Roehlen, Natascha, Oudot, Marine A., Durand, Sarah C., Ponsolles, Clara, Gadenne, Cloé, Meiss-Heydmann, Laura, Moehlin, Julien, Martin, Romain, Brignon, Nicolas, Del Zompo, Fabio, Teraoka, Yuji, Aikata, Hiroshi, Abe-Chayama, Hiromi, Chayama, Kazuaki, Saviano, Antonio, Heide, Danijela, Onea, Mihaela, Geyer, Lucas, Wolf, Thibaut, Felli, Emanuele, Pessaux, Patrick, Heikenwälder, Mathias, Chambon, Pierre, Schuster, Catherine, Lupberger, Joachim, Mukherji, Atish, Baumert, Thomas F.
Publikováno v:
In Journal of Hepatology January 2025 82(1):120-133
Autor:
Jain, Saahil, Agrawal, Ashwin, Saporta, Adriel, Truong, Steven QH, Duong, Du Nguyen, Bui, Tan, Chambon, Pierre, Zhang, Yuhao, Lungren, Matthew P., Ng, Andrew Y., Langlotz, Curtis P., Rajpurkar, Pranav
Extracting structured clinical information from free-text radiology reports can enable the use of radiology report information for a variety of critical healthcare applications. In our work, we present RadGraph, a dataset of entities and relations in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.14463
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.