Zobrazeno 1 - 10
of 380
pro vyhledávání: '"Pearson, Alexander T"'
Autor:
Dolezal, James M., Kochanny, Sara, Dyer, Emma, Srisuwananukorn, Andrew, Sacco, Matteo, Howard, Frederick M., Li, Anran, Mohan, Prajval, Pearson, Alexander T.
Deep learning methods have emerged as powerful tools for analyzing histopathological images, but current methods are often specialized for specific domains and software environments, and few open-source options exist for deploying models in an intera
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.04142
Autor:
Dolezal, James M., Wolk, Rachelle, Hieromnimon, Hanna M., Howard, Frederick M., Srisuwananukorn, Andrew, Karpeyev, Dmitry, Ramesh, Siddhi, Kochanny, Sara, Kwon, Jung Woo, Agni, Meghana, Simon, Richard C., Desai, Chandni, Kherallah, Raghad, Nguyen, Tung D., Schulte, Jefree J., Cole, Kimberly, Khramtsova, Galina, Garassino, Marina Chiara, Husain, Aliya N., Li, Huihua, Grossman, Robert, Cipriani, Nicole A., Pearson, Alexander T.
Artificial intelligence methods including deep neural networks (DNN) can provide rapid molecular classification of tumors from routine histology with accuracy that matches or exceeds human pathologists. Discerning how neural networks make their predi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.06522
Autor:
Partin, Alexander, Brettin, Thomas, Zhu, Yitan, Dolezal, James M., Kochanny, Sara, Pearson, Alexander T., Shukla, Maulik, Evrard, Yvonne A., Doroshow, James H., Stevens, Rick L.
Patient-derived xenografts (PDXs) are an appealing platform for preclinical drug studies because the in vivo environment of PDXs helps preserve tumor heterogeneity and usually better mimics drug response of patients with cancer compared to CCLs. We i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.11678
Autor:
Dolezal, James M, Srisuwananukorn, Andrew, Karpeyev, Dmitry, Ramesh, Siddhi, Kochanny, Sara, Cody, Brittany, Mansfield, Aaron, Rakshit, Sagar, Bansa, Radhika, Bois, Melanie, Bungum, Aaron O, Schulte, Jefree J, Vokes, Everett E, Garassino, Marina Chiara, Husain, Aliya N, Pearson, Alexander T
A model's ability to express its own predictive uncertainty is an essential attribute for maintaining clinical user confidence as computational biomarkers are deployed into real-world medical settings. In the domain of cancer digital histopathology,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.04516
Autor:
Choudhury, Divya, Dolezal, James M., Dyer, Emma, Kochanny, Sara, Ramesh, Siddhi, Howard, Frederick M., Margalus, Jayson R., Schroeder, Amelia, Schulte, Jefree, Garassino, Marina C., Kather, Jakob N., Pearson, Alexander T.
Publikováno v:
In eBioMedicine September 2024 107
Autor:
Niehues, Jan M., Müller-Franzes, Gustav, Schirris, Yoni, Wagner, Sophia Janine, Jendrusch, Michael, Kloor, Matthias, Pearson, Alexander T., Muti, Hannah Sophie, Hewitt, Katherine J., Veldhuizen, Gregory P., Zigutyte, Laura, Truhn, Daniel, Kather, Jakob Nikolas
Publikováno v:
In Computers in Biology and Medicine June 2024 175
Autor:
Jagadeeshan, Sankar, Suryamohan, Kushal, Shin, Nara, Mathukkada, Sooraj, Boyko, Alexandra, Melikhova, Daria, Tsareva, Anastasia, Yunusova, Leysan, Pravdivtseva, Ekaterina, Stupichev, Danil, Shaposhnikov, Kirill, Peterson, Angela, Bednyagin, Lev, Shugaev-Mendosa, Eduardo, Kessler, Linda, Burrows, Francis, Ho, Alan L., Agrawal, Nishant, Pearson, Alexander T., Izumchenko, Evgeny, Cole, Grayson, Elkabets, Moshe, Rosenberg, Ari J.
Publikováno v:
In Oral Oncology February 2024 149
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.