Zobrazeno 1 - 10
of 139
pro vyhledávání: '"Roshchupkin, Gennady V."'
AI-based association analysis for medical imaging using latent-space geometric confounder correction
Autor:
Liu, Xianjing, Li, Bo, Vernooij, Meike W., Wolvius, Eppo B., Roshchupkin, Gennady V., Bron, Esther E.
AI has greatly enhanced medical image analysis, yet its use in epidemiological population imaging studies remains limited due to visualization challenges in non-linear models and lack of confounder control. Addressing this, we introduce an AI method
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.12836
Autor:
Liu, Xianjing, Sangers, Tobias E., Nijsten, Tamar, Kayser, Manfred, Pardo, Luba M., Wolvius, Eppo B., Roshchupkin, Gennady V., Wakkee, Marlies
Publikováno v:
In eClinicalMedicine May 2024 71
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.
Autor:
Nguyen, Cindy, Nicolai, Emma S.J., He, Jesse J., Roshchupkin, Gennady V., Corten, Eveline M.L.
Publikováno v:
In Journal of Plastic, Reconstructive & Aesthetic Surgery November 2022 75(11):4264-4272
A Fast, Accurate Two-Step Linear Mixed Model for Genetic Analysis Applied to Repeat MRI Measurements
Autor:
Yang, Qifan, Roshchupkin, Gennady V., Niessen, Wiro J., Medland, Sarah E., Zhu, Alyssa H., Thompson, Paul M., Jahanshad, Neda
Large-scale biobanks are being collected around the world in efforts to better understand human health and risk factors for disease. They often survey hundreds of thousands of individuals, combining questionnaires with clinical, genetic, demographic,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1710.10641
Designing interpretable deep learning applications for functional genomics: a quantitative analysis.
Publikováno v:
Briefings in Bioinformatics; Sep2024, Vol. 25 Issue 5, p1-17, 17p
Autor:
Wang, Johnny, Knol, Maria J., Tiulpin, Aleksei, Dubost, Florian, de Bruijne, Marleen, Vernooij, Meike W., Adams, Hieab H. H., Ikram, M. Arfan, Niessen, Wiro J., Roshchupkin, Gennady V.
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019 Oct . 116(42), 21213-21218.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26857816