Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Contino, Salvatore"'
The increasing interest in developing Artificial Intelligence applications in the medical domain, suffers from the lack of high-quality dataset, mainly due to privacy-related issues. Moreover, the recent rising of Multimodal Large Language Models (ML
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.02994
Background: Graph Neural Networks (GNN) have emerged in very recent years as a powerful tool for supporting in silico Virtual Screening. In this work we present a GNN which uses Graph Convolutional architectures to achieve very accurate multi-target
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.01744
Publikováno v:
Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volume 248, 2024
Background and Objective: In recent years, Artificial Intelligence (AI) and in particular Deep Neural Networks (DNN) became a relevant research topic in biomedical image segmentation due to the availability of more and more data sets along with the e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.16163
Publikováno v:
In Computer Methods and Programs in Biomedicine May 2024 248
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.
Autor:
Salvatore Contino, Giorgio Bertolazzi, Francesco Calì, Martina Cantone, Julio Vera-González, Valentino Romano
Autism Spectrum Disorders (ASDs) stand out as a relevant example where omics-data approaches have been extensively and successfully employed. For instance, an outstanding outcome of the Autism Genome Project relies in the identification of biomarkers
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5854482aac681e590a3d7e1837d63d20
http://hdl.handle.net/10447/514395
http://hdl.handle.net/10447/514395