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Variable generalization performance of a deep learning model to detect pneumonia in chest radiographs: A cross-sectional study
PLoS medicine, 2018-11, Vol.15 (11), p.e1002683-e1002683
2018
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Deep Learning and Neurology: A Systematic Review
Neurology and therapy, 2019-12, Vol.8 (2), p.351-365
2019
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Predicting Trends in Cervical Spinal Surgery in the United States from 2020 to 2040
World neurosurgery, 2020-09, Vol.141, p.e175-e181
2020
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Using a Machine Learning Approach to Predict Outcomes after Radiosurgery for Cerebral Arteriovenous Malformations
Scientific reports, 2016-02, Vol.6 (1), p.21161-21161, Article 21161
2016
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Deep anomaly detection of seizures with paired stereoelectroencephalography and video recordings
Scientific reports, 2021-04, Vol.11 (1), p.7482-7482, Article 7482
2021
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On Chatbots and Generative Artificial Intelligence
Neurosurgery, 2023-04, Vol.92 (4), p.665-666
2023
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Unique extrancranial-to-intracranial neovascularization found on diagnostic angiography prior to skull base atypical grade 2 meningioma resection: a case report and hypothesis
World neurosurgery, 2016-11, Vol.95, p.617.e1-617.e6
2016
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The Value of the History and Physical for Patients with Newly Diagnosed Brain Metastases Considering Radiosurgery
Frontiers in oncology, 2016-03, Vol.6, p.40-40
2016
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Commentary: Predicting Long-Term Outcomes After Poor-Grade Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Using Decision Tree Modeling
Neurosurgery, 2020-09, Vol.87 (3), p.E291-E292
2020
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Overlapping Surgeries and Surgical Prudence
World neurosurgery, 2019-08, Vol.128, p.433-433
2019
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Artificial Intelligence in Clinical Neurosciences
World neurosurgery, 2019-06, Vol.126, p.611-612
2019
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Five fraction image-guided radiosurgery for primary and recurrent meningiomas
Frontiers in oncology, 2013-01, Vol.3, p.213-213
2013
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Health system-scale language models are all-purpose prediction engines
Nature (London), 2023-07, Vol.619 (7969), p.357-362
2023
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665 A Nationwide Study Characterizing the Risk and Outcome Profiles of Multilevel Fusion Procedures in Neuromuscular Scoliosis Patients With Neurofibromatosis Type 1
Neurosurgery, 2023-04, Vol.69 (Supplement_1), p.27-27
2023
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825 Can Applying Machine Learning on Perioperative Team Communication Data Change the Way we Predict Case-time Duration?
Neurosurgery, 2022-04, Vol.68 (Supplement_1), p.139-139
2022
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Sensor Modalities for Brain-Computer Interface Technology: A Comprehensive Literature Review
Neurosurgery, 2020-02, Vol.86 (2), p.E108-E117
2020
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Causes of Death in Patients With Brain Metastases
Neurosurgery, 2023-11, Vol.93 (5), p.986-993
2023
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A Century of Evolution in Spine Surgery Publications: A Bibliometric Analysis of the Field From 1900 to 2023
Neurosurgery, 2023-11, Vol.93 (5), p.1121-1143
2023
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Increases in Subdural Hematoma with an Aging Population—the Future of American Cerebrovascular Disease
World neurosurgery, 2020-09, Vol.141, p.e166-e174
2020
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Developing an Automated Registry (Autoregistry) of Spine Surgery Using Natural Language Processing and Health System Scale Databases
Neurosurgery, 2023-12, Vol.93 (6), p.1228-1234
2023
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Methods and Impact for Using Federated Learning to Collaborate on Clinical Research
Neurosurgery, 2023-02, Vol.92 (2), p.431-438
2023
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340 Trends and Disparities in Cervical Spine Fusion Procedure Utilization in the New York State
Neurosurgery, 2017-09, Vol.64 (CN_suppl_1), p.276-276
2017
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Large Rises in Thoracolumbar Fusions by 2040: A Cause for Concern with an Increasingly Elderly Surgical Population
World neurosurgery, 2020-12, Vol.144, p.e25-e33
2020
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Changing Causes of US Neurological Disease Mortality From 1999 to 2017
JAMA neurology, 2020-09, Vol.77 (9), p.1175
2020
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Trends in Incidence and Mortality by Hospital Teaching Status and Location in Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage
World neurosurgery, 2020-10, Vol.142, p.e253-e259
2020
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