Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"Shoshan, Yoel"'
Autor:
Golts, Alex, Ratner, Vadim, Shoshan, Yoel, Raboh, Moshe, Polaczek, Sagi, Ozery-Flato, Michal, Shats, Daniel, Hazan, Liam, Ravid, Sivan, Hexter, Efrat
Bioactivity data plays a key role in drug discovery and repurposing. The resource-demanding nature of \textit{in vitro} and \textit{in vivo} experiments, as well as the recent advances in data-driven computational biochemistry research, highlight the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.17174
Autor:
Heller, Nicholas, Isensee, Fabian, Trofimova, Dasha, Tejpaul, Resha, Zhao, Zhongchen, Chen, Huai, Wang, Lisheng, Golts, Alex, Khapun, Daniel, Shats, Daniel, Shoshan, Yoel, Gilboa-Solomon, Flora, George, Yasmeen, Yang, Xi, Zhang, Jianpeng, Zhang, Jing, Xia, Yong, Wu, Mengran, Liu, Zhiyang, Walczak, Ed, McSweeney, Sean, Vasdev, Ranveer, Hornung, Chris, Solaiman, Rafat, Schoephoerster, Jamee, Abernathy, Bailey, Wu, David, Abdulkadir, Safa, Byun, Ben, Spriggs, Justice, Struyk, Griffin, Austin, Alexandra, Simpson, Ben, Hagstrom, Michael, Virnig, Sierra, French, John, Venkatesh, Nitin, Chan, Sarah, Moore, Keenan, Jacobsen, Anna, Austin, Susan, Austin, Mark, Regmi, Subodh, Papanikolopoulos, Nikolaos, Weight, Christopher
This paper presents the challenge report for the 2021 Kidney and Kidney Tumor Segmentation Challenge (KiTS21) held in conjunction with the 2021 international conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Interventions (MICCAI). KiTS21 i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.01984
Autor:
Shoshan, Yoel, Ratner, Vadim
As machine learning algorithms continue to improve, there is an increasing need for explaining why a model produces a certain prediction for a certain input. In recent years, several methods for model interpretability have been developed, aiming to p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.07311
Medical image classification involves thresholding of labels that represent malignancy risk levels. Usually, a task defines a single threshold, and when developing computer-aided diagnosis tools, a single network is trained per such threshold, e.g. a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1805.11837
Deep neural networks have demonstrated impressive performance in various machine learning tasks. However, they are notoriously sensitive to changes in data distribution. Often, even a slight change in the distribution can lead to drastic performance
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1805.11601
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:
Chorev, Michal, Shoshan, Yoel, Akselrod-Ballin, Ayelet, Spiro, Adam, Naor, Shaked, Hazan, Alon, Barros, Vesna, Weinstein, Iuliana, Herzel, Esma, Shalev, Varda, Guindy, Michal, Rosen-Zvi, Michal
Publikováno v:
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.