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Prediction of osteoporosis from simple hip radiography using deep learning algorithm
Scientific reports, 2021-10, Vol.11 (1), p.19997-19997, Article 19997
2021
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Deep-learning-based image quality enhancement of compressed sensing magnetic resonance imaging of vessel wall: comparison of self-supervised and unsupervised approaches
Scientific reports, 2020-08, Vol.10 (1), p.13950, Article 13950
2020
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Deep Learning in Medical Imaging
Neurospine, 2019, 16(4), , pp.657-668
2019
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Development and validation of a hybrid deep learning–machine learning approach for severity assessment of COVID-19 and other pneumonias
Scientific reports, 2023-08, Vol.13 (1), p.13420-13420, Article 13420
2023
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Optimal matrix size of chest radiographs for computer-aided detection on lung nodule or mass with deep learning
European radiology, 2020-09, Vol.30 (9), p.4943-4951
2020
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Emergency triage of brain computed tomography via anomaly detection with a deep generative model
Nature communications, 2022-07, Vol.13 (1), p.4251-11, Article 4251
2022
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Updated Primer on Generative Artificial Intelligence and Large Language Models in Medical Imaging for Medical Professionals
Korean Journal of Radiology, 2024, 25(3), , pp.224-242
2024
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Deep Learning in Medical Imaging
Neurospine, 2020-06, Vol.17 (2), p.471-472
2020
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Updated Primer on Generative Artificial Intelligence and Large Language Models in Medical Imaging for Medical Professionals
Korean journal of radiology, 2024, Vol.25 (3), p.224-242
2024
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Comparing chair stand test protocols: Fifth stand versus fifth sit
Geriatrics & gerontology international, 2023-12, Vol.23 (12), p.976-978
2023
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Generative Adversarial Network-Based Image Conversion Among Different Computed Tomography Protocols and Vendors: Effects on Accuracy and Variability in Quantifying Regional Disease Patterns of Interstitial Lung Disease
Korean journal of radiology, 2023-08, Vol.24 (8), p.807-820
2023
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Generative Adversarial Network-Based Image Conversion Among Different Computed Tomography Protocols and Vendors: Effects on Accuracy and Variability in Quantifying Regional Disease Patterns of Interstitial Lung Disease
Korean journal of radiology, 2023, Vol.24 (8), p.807-820
2023
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Assessment of the Robustness of Convolutional Neural Networks in Labeling Noise by Using Chest X-Ray Images From Multiple Centers
JMIR medical informatics, 2020-08, Vol.8 (8), p.e18089-e18089
2020
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