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1 . Academic Journal
Machine learning for the prediction of toxicities from head and neck cancer treatment: A systematic review with meta-analysis
저자
by
Araújo, Anna Luíza Damaceno
;
Moraes, Matheus Cardoso
;
Pérez-de-Oliveira, Maria Eduarda
;
Silva, Viviane Mariano da
;
Saldivia-Siracusa, Cristina
, et al.
소스
In
Oral Oncology
May 2023 140
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Full Text (Clinical Key)
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RefWorks
7 . Academic Journal
Risk and response adapted de-intensified treatment for HPV-associated oropharyngeal cancer: Optima paradigm expanded experience
저자
by
Rosenberg, Ari J.
;
Agrawal, Nishant
;
Pearson, Alexander
;
Gooi, Zhen
;
Blair, Elizabeth
, et al.
소스
In
Oral Oncology
November 2021 122
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Full Text (Clinical Key)
Web of Science
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RefWorks
7 . Academic Journal
Deep learning prediction of BRAF-RAS gene expression signature identifies noninvasive follicular thyroid neoplasms with papillary-like nuclear features
저자
by
Dolezal, James M.
;
Trzcinska, Anna
;
Liao, Chih-Yi
;
Kochanny, Sara
;
Blair, Elizabeth
, et al.
소스
In
Modern Pathology
May 2021 34(5):862-874
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Full Text (ScienceDirect O/A)
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RefWorks
7 . Report
Slideflow: Deep Learning for Digital Histopathology with Real-Time Whole-Slide Visualization
저자
by
Dolezal, James M.
;
Kochanny, Sara
;
Dyer, Emma
;
Srisuwananukorn, Andrew
;
Sacco, Matteo
, et al.
소스
Open Access (Arxiv)
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RefWorks
7 . Report
Deep Learning Generates Synthetic Cancer Histology for Explainability and Education
저자
by
Dolezal, James M.
;
Wolk, Rachelle
;
Hieromnimon, Hanna M.
;
Howard, Frederick M.
;
Srisuwananukorn, Andrew
, et al.
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Open Access (Arxiv)
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RefWorks
7 . Report
Data augmentation and multimodal learning for predicting drug response in patient-derived xenografts from gene expressions and histology images
저자
by
Partin, Alexander
;
Brettin, Thomas
;
Zhu, Yitan
;
Dolezal, James M.
;
Kochanny, Sara
, et al.
소스
Open Access (Arxiv)
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RefWorks
7 . Report
Uncertainty-Informed Deep Learning Models Enable High-Confidence Predictions for Digital Histopathology
저자
by
Dolezal, James M
;
Srisuwananukorn, Andrew
;
Karpeyev, Dmitry
;
Ramesh, Siddhi
;
Kochanny, Sara
, et al.
소스
Open Access (Arxiv)
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RefWorks
7 . Academic Journal
Integration of clinical features and deep learning on pathology for the prediction of breast cancer recurrence assays and risk of recurrence
저자
by
Howard, Frederick M.
;
Dolezal, James
;
Kochanny, Sara
;
Khramtsova, Galina
;
Vickery, Jasmine
, et al.
소스
npj Breast Cancer
. 9(1)
Web of Science
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RefWorks
7 . Academic Journal
Deep learning generates synthetic cancer histology for explainability and education.
저자
by
Dolezal, James M.
;
Wolk, Rachelle
;
Hieromnimon, Hanna M.
;
Howard, Frederick M.
;
Srisuwananukorn, Andrew
, et al.
소스
NPJ Precision Oncology; 5/29/2023, Vol. 7 Issue 1, p1-13, 13p
Web of Science
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RefWorks
7 . Academic Journal
Uncertainty-informed deep learning models enable high-confidence predictions for digital histopathology.
저자
by
Dolezal, James M.
;
Srisuwananukorn, Andrew
;
Karpeyev, Dmitry
;
Ramesh, Siddhi
;
Kochanny, Sara
, et al.
소스
Nature Communications; 11/2/2022, Vol. 13 Issue 1, p1-14, 14p
Web of Science
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