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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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A comprehensive CAD system based on radiologic- and pathologic-image biomarkers for diagnosis and prognosis of breast cancer relapse

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Classification of malign breast tissue regions and molecular subtypes (öffnet in neuem Fenster)

Report on the work of task 3.1, related to the detection and classification of malign breast tissue regions.

Methods for identifying aggressive cancer types (öffnet in neuem Fenster)

Report summarizing the work performed in task 3.4, on a mathematical model to identify the most aggressive cancer subtypes, from rediological images

Biopsies, WSI preparation and quality issues accuracy (öffnet in neuem Fenster)

Report summarizing the activities in task 4.1, related to the specific procedures that ensure the quality of biopsioes, stains and WSI imaging

Breast tissue density biomarker (öffnet in neuem Fenster)

Report containing the progress of task 3.3, related to the development of a visual biomarker of the breast tissue density, needed in order to classify the molecular subtype of the detected cancer

Veröffentlichungen

Efficient Generation of Synthetic Breast CT Slices By Combining Generative and Super-Resolution Models (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhikai Yang, Mehdi Astaraki, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Artificial Intelligence and Imaging for Diagnostic and Treatment Challenges in Breast Care, 2025
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-77789-9_7

Vision Transformers for Breast Cancer Histology Image Classification (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Baroni, G.L., Rasotto, L., Roitero, K., Siraj, A.H., Della Mea, V
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Ausgabe 14366, 2024, ISBN 978-3-031-51025-0
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-51026-7_2

Reconstruction of Breast Spectral CT with Multi-Material Decomposition using a Two-Stage Learned Primal-Dual Neural Network

Autoren: Zhikai Yang, Ruihan Huang, Örjan Smedby, and Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: Fully3D conference 2025, 2025
Herausgeber: Fully3D conference 2025

Fine-tuning Specialized NER Model for Symptom Extraction from Slovenian Medical Texts (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Izidor Mlakar
Veröffentlicht in: 2024 9th International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and Industry (MCSI), 2025
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/MCSI63438.2024.00032

The BosomShield project: an integrative approach to diagnosis and prognosis of breast cancer relapse based on radiologic / pathologic image biomarkers

Autoren: Hatem A. Rashwan, Vincenzo Della Mea, Rodrigo Moreno, Ioannis Sechopoulos, Carlos López, Anna Korzyńska, Alain Lalande, Izidor Mlakar, Zouhair Haddi, Johannes Gregori, Domenec Puig
Veröffentlicht in: ECDP2023 19thEuropean Congress on Digital Pathology, 2023

Lesion localization in digital breast tomosynthesis with deformable transformers by using 2.5D information (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: Medical Imaging 2024: Computer-Aided Diagnosis, Ausgabe 28, 2024
Herausgeber: SPIE
DOI: 10.1117/12.3005496

Memory Efficient Two-Stage Diffusion Model in Synthetic Breast Image Generation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhikai Yang, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: European Conference of Radiology, 2024
Herausgeber: ECR
DOI: 10.26044/ecr2024/C-24121

Vision Transformers for Breast Cancer Classification

Autoren: G.L. Baroni, L. Rasotto, K. Roitero, A. Tulisso, M. Orsaria, C. Di Loreto, V. Della Mea
Veröffentlicht in: ECDP2024, 2024

Using simulated breast lesions based on Perlin noise for evaluation of lesion segmentation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Hanna Tomic, Zhikai Yang, Anders Tingberg, Sophia Zackrisson, Rodrigo Moreno, Örjan Smedby, Magnus Dustler, Predrag Bakic
Veröffentlicht in: Medical Imaging 2024: Physics of Medical Imaging, Ausgabe 10718, 2024
Herausgeber: SPIE
DOI: 10.1117/12.3008840

3D breast ultrasound image classification using 2.5D deep learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: 17th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2024), 2024
Herausgeber: SPIE
DOI: 10.1117/12.3025534

Comparison of lesion segmentation methodsusing simulated DBT images (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhikai Yang, Hanna Tomic, Victor Dahlblom, Sophia Zackrisson, Anders Tingberg, Magnus Dustler, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno and Predrag Bakic
Veröffentlicht in: Proceedings Virtual Imaging Trials in Medicine 2024, Ausgabe Page 195, 2024
Herausgeber: VITM 2024
DOI: 10.48550/arXiv.2405.05359

Two-stage convolutional neural network for breast CT reconstruction (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhikai Yang, Yihan Xiao, Ozan Öktem, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: Medical Imaging 2025: Physics of Medical Imaging, 2025
Herausgeber: SPIE
DOI: 10.1117/12.3048825

Physics-Informed Neural Network for T2 and M0 Map Estimation

Autoren: Zhikai Yang, Lorenzo Branca, Rodrigo Moreno
Veröffentlicht in: ESMRMB Annual Scientific Meeting 2023, 2023
Herausgeber: ESMRMB

Weakly-Supervised Multilingual Medical NER for Symptom Extraction for Low-Resource Languages (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Matej Rojc, Izidor Mlakar
Veröffentlicht in: Applied Sciences, Ausgabe 15, 2025, ISSN 2076-3417
Herausgeber: MDPI AG
DOI: 10.3390/APP15105585

Optimizing Vision Transformers for Histopathology: Pretraining and Normalization in Breast Cancer Classification (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Giulia Lucrezia Baroni, Laura Rasotto, Kevin Roitero, Angelica Tulisso, Carla Di Loreto, Vincenzo Della Mea
Veröffentlicht in: Journal of Imaging, Ausgabe 10, 2024, ISSN 2313-433X
Herausgeber: MDPI AG
DOI: 10.3390/jimaging10050108

Enhancing AI Research for Breast Cancer: A Comprehensive Review of Tumor‑Infiltrating Lymphocyte Datasets (öffnet in neuem Fenster)

Veröffentlicht in: Journal of Imaging Informatics in Medicine, 2024, ISSN 2948-2933
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s10278-024-01043-8

Retrospective Case‐Cohort Study on Risk Factors for Developing Distant Metastases in Women With Breast Cancer (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Serena Bertozzi, Ambrogio Pietro Londero, Giovanni Vendramelli, Maria Orsaria, Laura Mariuzzi, Enrico Pegolo, Carla Di Loreto, Carla Cedolini, Vincenzo Della Mea
Veröffentlicht in: Cancer Medicine, Ausgabe 14, 2025, ISSN 2045-7634
Herausgeber: Wiley
DOI: 10.1002/CAM4.70903

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