Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Woo, MinJae"'
Autor:
Heming, Carolina A. M., Abdalla, Mohamed, Mohanna, Shahram, Ahluwalia, Monish, Zhang, Linglin, Trivedi, Hari, Woo, MinJae, Fine, Benjamin, Gichoya, Judy Wawira, Celi, Leo Anthony, Seyyed-Kalantari, Laleh
Clinical AI model reporting cards should be expanded to incorporate a broad bias reporting of both social and non-social factors. Non-social factors consider the role of other factors, such as disease dependent, anatomic, or instrument factors on AI
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.12560
Image Compression and Decompression Framework Based on Latent Diffusion Model for Breast Mammography
Autor:
Hwang, InChan, Woo, MinJae
This research presents a novel framework for the compression and decompression of medical images utilizing the Latent Diffusion Model (LDM). The LDM represents advancement over the denoising diffusion probabilistic model (DDPM) with a potential to yi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.05299
Multivariate Analysis on Performance Gaps of Artificial Intelligence Models in Screening Mammography
Autor:
Zhang, Linglin, Brown-Mulry, Beatrice, Nalla, Vineela, Hwang, InChan, Gichoya, Judy Wawira, Gastounioti, Aimilia, Banerjee, Imon, Seyyed-Kalantari, Laleh, Woo, MinJae, Trivedi, Hari
Although deep learning models for abnormality classification can perform well in screening mammography, the demographic, imaging, and clinical characteristics associated with increased risk of model failure remain unclear. This retrospective study us
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.04422
Autor:
Jeong, Jiwoong J., Vey, Brianna L., Reddy, Ananth, Kim, Thomas, Santos, Thiago, Correa, Ramon, Dutt, Raman, Mosunjac, Marina, Oprea-Ilies, Gabriela, Smith, Geoffrey, Woo, Minjae, McAdams, Christopher R., Newell, Mary S., Banerjee, Imon, Gichoya, Judy, Trivedi, Hari
Developing and validating artificial intelligence models in medical imaging requires datasets that are large, granular, and diverse. To date, the majority of publicly available breast imaging datasets lack in one or more of these areas. Models traine
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.04073
Autor:
Nalla, Vineela, Pouriyeh, Seyedamin, Parizi, Reza M., Trivedi, Hari, Sheng, Quan Z., Hwang, Inchan, Seyyed-Kalantari, Laleh, Woo, MinJae
Publikováno v:
In Current Problems in Diagnostic Radiology May-June 2024 53(3):346-352
Publikováno v:
In Current Problems in Diagnostic Radiology May-June 2021 50(3):321-327
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Additional file 1.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::2b8f72f990f5152f6ded42ff2db15a32
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.