Zobrazeno 1 - 10
of 108
pro vyhledávání: '"Leijenaar, R."'
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.
Combining deep learning and radiomics to predict HPV status in oropharyngeal squamous cell carcinoma
Autor:
Jochems, A., Leijenaar, R. T. H., Bogowicz, M., Hoebers, F. J. P., Wesseling, F., Huang, S. H., Chan, B., Waldron, J. N., O'Sullivan, B., Rietveld, D., Leemans, C. R., Riesterer, O., Tanadini-Lang, S., Guckenberger, M., Ikenberg, K., Lambin, P.
Publikováno v:
Radiotherapy and Oncology, 127, S504-S505. Elsevier Ireland Ltd
Jochems, A, Leijenaar, R T H, Bogowicz, M, Hoebers, F J P, Wesseling, F, Huang, S H, Chan, B, Waldron, J N, O'Sullivan, B, Rietveld, D, Leemans, C R, Riesterer, O, Tanadini-Lang, S, Guckenberger, M, Ikenberg, K & Lambin, P 2018, ' Combining deep learning and radiomics to predict HPV status in oropharyngeal squamous cell carcinoma ', Radiotherapy and Oncology, vol. 127, pp. S504-S505 .
Jochems, A, Leijenaar, R T H, Bogowicz, M, Hoebers, F J P, Wesseling, F, Huang, S H, Chan, B, Waldron, J N, O'Sullivan, B, Rietveld, D, Leemans, C R, Riesterer, O, Tanadini-Lang, S, Guckenberger, M, Ikenberg, K & Lambin, P 2018, ' Combining deep learning and radiomics to predict HPV status in oropharyngeal squamous cell carcinoma ', Radiotherapy and Oncology, vol. 127, pp. S504-S505 .
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::d3dbaa9d8fa69ed3b4c4f330ee57d182
https://research.vumc.nl/en/publications/6e4a92e3-cdc0-43de-bc47-949a9c4d96b7
https://research.vumc.nl/en/publications/6e4a92e3-cdc0-43de-bc47-949a9c4d96b7
Autor:
Zwanenburg, A., Abdalah, M., Ashrafinia, S., Beukinga, J., Bogowicz, M., Dinh, C. V., Götz, M., Hatt, M., Leijenaar, R., Lenkowicz, J., Morin, O., Rao, A., Socarras Fernandez, J., Vallieres, M., Dijk, L., Griethuysen, J., Velden, F. H. P., Whybra, P., Troost, E., Richter, C., Löck, S.
Publikováno v:
ESTRO 37, 20.-24.04.2018, Barcelona, España
Radiotherapy and Oncology 127(2018), S543-S544
Radiotherapy and Oncology 127(2018), S543-S544
Purpose: Radiomics is the high-throughput analysis of medical images for treatment individualisation. It conventionally relies on the quantification of different characteristics of a region of interest (ROI) delineated in the image, such as the mean
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::a845a43838b2040a15593b0106ee86dd
https://www.hzdr.de/publications/Publ-26220-1
https://www.hzdr.de/publications/Publ-26220-1
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:
Leijenaar, R., Zerka, F., Vaidyanathan, A., Miraglio, B., Tsoutzidis, N., Vos, W., Walsh, S., Lambin, P.
Publikováno v:
In Annals of Oncology September 2020 31 Supplement 4:S246-S246
Autor:
Vaidyanathan, A., Widaatalla, Y., Ibrahim, A., Zerka, F., Woodruff, H.C., Leijenaar, R., Vos, W., Walsh, S., Lambin, P.
Publikováno v:
In Annals of Oncology September 2020 31 Supplement 4:S246-S246