Zobrazeno 1 - 10
of 88
pro vyhledávání: '"Lango, Thomas"'
Autor:
Oskouei, Soroush, Valla, Marit, Pedersen, André, Smistad, Erik, Dale, Vibeke Grotnes, Høibø, Maren, Wahl, Sissel Gyrid Freim, Haugum, Mats Dehli, Langø, Thomas, Ramnefjell, Maria Paula, Akslen, Lars Andreas, Kiss, Gabriel, Sorger, Hanne
Considering the increased workload in pathology laboratories today, automated tools such as artificial intelligence models can help pathologists with their tasks and ease the workload. In this paper, we are proposing a segmentation model (DRU-Net) th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.14287
Autor:
Støverud, Karen-Helene, Bouget, David, Pedersen, Andre, Leira, Håkon Olav, Langø, Thomas, Hofstad, Erlend Fagertun
To improve the prognosis of patients suffering from pulmonary diseases, such as lung cancer, early diagnosis and treatment are crucial. The analysis of CT images is invaluable for diagnosis, whereas high quality segmentation of the airway tree are re
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.01138
AI-Dentify: Deep learning for proximal caries detection on bitewing x-ray -- HUNT4 Oral Health Study
Autor:
de Frutos, Javier Pérez, Helland, Ragnhild Holden, Desai, Shreya, Nymoen, Line Cathrine, Langø, Thomas, Remman, Theodor, Sen, Abhijit
Publikováno v:
BMC Oral Health 24, 344 (2024)
Background: Dental caries diagnosis requires the manual inspection of diagnostic bitewing images of the patient, followed by a visual inspection and probing of the identified dental pieces with potential lesions. Yet the use of artificial intelligenc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.00354
Autor:
de Frutos, Javier Pérez, Pedersen, André, Pelanis, Egidijus, Bouget, David, Survarachakan, Shanmugapriya, Langø, Thomas, Elle, Ole-Jakob, Lindseth, Frank
Publikováno v:
PLoS ONE 18(2): e0282110 (2023)
Purpose: This study aims to explore training strategies to improve convolutional neural network-based image-to-image deformable registration for abdominal imaging. Methods: Different training strategies, loss functions, and transfer learning schemes
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.15717
Autor:
Fredriksen, Vemund, Svele, Svein Ole M., Pedersen, André, Langø, Thomas, Kiss, Gabriel, Lindseth, Frank
Purpose: Automating tasks such as lung tumor localization and segmentation in radiological images can free valuable time for radiologists and other clinical personnel. Convolutional neural networks may be suited for such tasks, but require substantia
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.11541
As lung cancer evolves, the presence of enlarged and potentially malignant lymph nodes must be assessed to properly estimate disease progression and select the best treatment strategy. Following the clinical guidelines, estimation of short-axis diame
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.06515
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:
Survarachakan, Shanmugapriya, Prasad, Pravda Jith Ray, Naseem, Rabia, Pérez de Frutos, Javier, Kumar, Rahul Prasanna, Langø, Thomas, Alaya Cheikh, Faouzi, Elle, Ole Jakob, Lindseth, Frank
Publikováno v:
In Artificial Intelligence In Medicine August 2022 130
