Zobrazeno 1 - 10
of 28
pro vyhledávání: '"Pinto, Isabel M."'
Autor:
Neto, Pedro C., Montezuma, Diana, Oliveira, Sara P., Oliveira, Domingos, Fraga, João, Monteiro, Ana, Monteiro, João, Ribeiro, Liliana, Gonçalves, Sofia, Reinhard, Stefan, Zlobec, Inti, Pinto, Isabel M., Cardoso, Jaime S.
Publikováno v:
npj Precis. Onc. 8, 56 (2024)
Considering the profound transformation affecting pathology practice, we aimed to develop a scalable artificial intelligence (AI) system to diagnose colorectal cancer from whole-slide images (WSI). For this, we propose a deep learning (DL) system tha
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.02608
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
A CAD System for Colorectal Cancer from WSI: A Clinically Validated Interpretable ML-based Prototype
Autor:
Neto, Pedro C., Montezuma, Diana, Oliveira, Sara P., Oliveira, Domingos, Fraga, João, Monteiro, Ana, Monteiro, João, Ribeiro, Liliana, Gonçalves, Sofia, Reinhard, Stefan, Zlobec, Inti, Pinto, Isabel M., Cardoso, Jaime S.
The integration of Artificial Intelligence (AI) and Digital Pathology has been increasing over the past years. Nowadays, applications of deep learning (DL) methods to diagnose cancer from whole-slide images (WSI) are, more than ever, a reality within
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::bca30f58e1cd85ef9adf67290d4f1212
http://arxiv.org/abs/2301.02608
http://arxiv.org/abs/2301.02608
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:
Neto, Pedro C., Montezuma, Diana, Oliveira, Sara P., Oliveira, Domingos, Fraga, João, Monteiro, Ana, Monteiro, João, Ribeiro, Liliana, Gonçalves, Sofia, Reinhard, Stefan, Zlobec, Inti, Pinto, Isabel M., Cardoso, Jaime S.
Publikováno v:
NPJ Precision Oncology; 4/3/2024, Vol. 8 Issue 1, p1-1, 1p
Autor:
Pinto Carla, Pinto Isabel M, Tavares Ana, Pereira Deolinda, Veiga Isabel, Mesquita Bárbara, Teixeira Manuel R, Castedo Sérgio
Publikováno v:
BMC Cancer, Vol 5, Iss 1, p 101 (2005)
Abstract Background The mechanisms of chemoresistance in ovarian cancer patients remain largely to be elucidated. Paclitaxel/cisplatin combination is the standard chemotherapeutic treatment for this disease, although some patients do not respond to t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a32c8b25596240db99ec66e354b6b172