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CAD and AI for breast cancer-recent development and challenges
British journal of radiology, 2020-04, Vol.93 (1108), p.20190580-20190580
2020
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Bladder Cancer Treatment Response Assessment in CT using Radiomics with Deep-Learning
Scientific reports, 2017-08, Vol.7 (1), p.8738-12, Article 8738
2017
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Data drift in medical machine learning: implications and potential remedies
British journal of radiology, 2023-10, Vol.96 (1150), p.20220878-20220878
2023
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Detection of Severe Lung Infection on Chest Radiographs of COVID-19 Patients: Robustness of AI Models across Multi-Institutional Data
Diagnostics (Basel), 2024-02, Vol.14 (3), p.341
2024
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Computerized Decision Support for Bladder Cancer Treatment Response Assessment in CT Urography: Effect on Diagnostic Accuracy in Multi-Institution Multi-Specialty Study
Tomography (Ann Arbor), 2022-03, Vol.8 (2), p.644-656
2022
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Regulatory considerations for medical imaging AI/ML devices in the United States: concepts and challenges
Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.), 2023-09, Vol.10 (5), p.051804-051804
2023
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Decision region analysis for generalizability of artificial intelligence models: estimating model generalizability in the case of cross-reactivity and population shift
Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.), 2024-01, Vol.11 (1)
2024
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Deep Learning Approach for Assessment of Bladder Cancer Treatment Response
Tomography (Ann Arbor), 2019-03, Vol.5 (1), p.201-208
2019
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Bladder Cancer Segmentation in CT for Treatment Response Assessment: Application of Deep-Learning Convolution Neural Network-A Pilot Study
Tomography (Ann Arbor), 2016-12, Vol.2 (4), p.421-429
2016
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Intraobserver Variability in Bladder Cancer Treatment Response Assessment With and Without Computerized Decision Support
Tomography (Ann Arbor), 2020-06, Vol.6 (2), p.194-202
2020
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