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Head and Neck Cancer Detection in Digitized Whole-Slide Histology Using Convolutional Neural Networks
Scientific reports, 2019-10, Vol.9 (1), p.14043-11, Article 14043
2019
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Deep Learning-Based Framework for In Vivo Identification of Glioblastoma Tumor using Hyperspectral Images of Human Brain
Sensors (Basel, Switzerland), 2019-02, Vol.19 (4), p.920
2019
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A semiautomatic segmentation method for prostate in CT images using local texture classification and statistical shape modeling
Medical physics (Lancaster), 2018-06, Vol.45 (6), p.2527-2541
2018
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Technical note: The effect of image annotation with minimal manual interaction for semiautomatic prostate segmentation in CT images using fully convolutional neural networks
Medical physics (Lancaster), 2022-02, Vol.49 (2), p.1153-1160
2022
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Optoelectronic tuning of two-dimensional engineered nanomaterials for enhanced photothermal therapy: opportunities and challenges
Graphene and 2D Materials (Cham), 2024-05
2024
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228: Automated segmentation of the human placenta and uterus with MR imaging using artificial intelligence (AI)
American journal of obstetrics and gynecology, 2020-01, Vol.222 (1), p.S158-S159
2020
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Accuracy Validation of an Automated Method for Prostate Segmentation in Magnetic Resonance Imaging
Journal of digital imaging, 2017-12, Vol.30 (6), p.782-795
2017
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Deep learning-based three-dimensional segmentation of the prostate on computed tomography images
Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.), 2019-04, Vol.6 (2), p.025003-025003
2019
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Spatially varying accuracy and reproducibility of prostate segmentation in magnetic resonance images using manual and semiautomated methods
Medical physics (Lancaster), 2014-11, Vol.41 (11), p.113503-n/a
2014
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Deep learning-based segmentation of the placenta and uterus on MR images
Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.), 2021-09, Vol.8 (5), p.054001-054001
2021
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Validation Strategies Supporting Clinical Integration of Prostate Segmentation Algorithms for Magnetic Resonance Imaging
2016
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Postediting prostate magnetic resonance imaging segmentation consistency and operator time using manual and computer-assisted segmentation: multiobserver study
Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.), 2016-10, Vol.3 (4), p.046002-046002
2016
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Accurate Breast Region Detection in Digital Mammograms Using a Local Adaptive Thresholding Method
Eighth International Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services (WIAMIS '07), 2007, p.26-26
2007
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