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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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A comprehensive CAD system based on radiologic- and pathologic-image biomarkers for diagnosis and prognosis of breast cancer relapse

CORDIS proporciona enlaces a los documentos públicos y las publicaciones de los proyectos de los programas marco HORIZONTE.

Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Resultado final

Classification of malign breast tissue regions and molecular subtypes (se abrirá en una nueva ventana)

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 (se abrirá en una nueva ventana)

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 (se abrirá en una nueva ventana)

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 (se abrirá en una nueva ventana)

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

Publicaciones

Efficient Generation of Synthetic Breast CT Slices By Combining Generative and Super-Resolution Models (se abrirá en una nueva ventana)

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

Vision Transformers for Breast Cancer Histology Image Classification (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Baroni, G.L., Rasotto, L., Roitero, K., Siraj, A.H., Della Mea, V
Publicado en: Lecture Notes in Computer Science, Edición 14366, 2024, ISBN 978-3-031-51025-0
Editor: 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

Autores: Zhikai Yang, Ruihan Huang, Örjan Smedby, and Rodrigo Moreno
Publicado en: Fully3D conference 2025, 2025
Editor: Fully3D conference 2025

Fine-tuning Specialized NER Model for Symptom Extraction from Slovenian Medical Texts (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Izidor Mlakar
Publicado en: 2024 9th International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and Industry (MCSI), 2025
Editor: 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

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

Lesion localization in digital breast tomosynthesis with deformable transformers by using 2.5D information (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publicado en: Medical Imaging 2024: Computer-Aided Diagnosis, Edición 28, 2024
Editor: SPIE
DOI: 10.1117/12.3005496

Memory Efficient Two-Stage Diffusion Model in Synthetic Breast Image Generation (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Zhikai Yang, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publicado en: European Conference of Radiology, 2024
Editor: ECR
DOI: 10.26044/ecr2024/C-24121

Vision Transformers for Breast Cancer Classification

Autores: G.L. Baroni, L. Rasotto, K. Roitero, A. Tulisso, M. Orsaria, C. Di Loreto, V. Della Mea
Publicado en: ECDP2024, 2024

Using simulated breast lesions based on Perlin noise for evaluation of lesion segmentation (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Hanna Tomic, Zhikai Yang, Anders Tingberg, Sophia Zackrisson, Rodrigo Moreno, Örjan Smedby, Magnus Dustler, Predrag Bakic
Publicado en: Medical Imaging 2024: Physics of Medical Imaging, Edición 10718, 2024
Editor: SPIE
DOI: 10.1117/12.3008840

3D breast ultrasound image classification using 2.5D deep learning (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publicado en: 17th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2024), 2024
Editor: SPIE
DOI: 10.1117/12.3025534

Comparison of lesion segmentation methodsusing simulated DBT images (se abrirá en una nueva ventana)

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

Two-stage convolutional neural network for breast CT reconstruction (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Zhikai Yang, Yihan Xiao, Ozan Öktem, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publicado en: Medical Imaging 2025: Physics of Medical Imaging, 2025
Editor: SPIE
DOI: 10.1117/12.3048825

Physics-Informed Neural Network for T2 and M0 Map Estimation

Autores: Zhikai Yang, Lorenzo Branca, Rodrigo Moreno
Publicado en: ESMRMB Annual Scientific Meeting 2023, 2023
Editor: ESMRMB

Weakly-Supervised Multilingual Medical NER for Symptom Extraction for Low-Resource Languages (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Matej Rojc, Izidor Mlakar
Publicado en: Applied Sciences, Edición 15, 2025, ISSN 2076-3417
Editor: MDPI AG
DOI: 10.3390/APP15105585

Optimizing Vision Transformers for Histopathology: Pretraining and Normalization in Breast Cancer Classification (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Giulia Lucrezia Baroni, Laura Rasotto, Kevin Roitero, Angelica Tulisso, Carla Di Loreto, Vincenzo Della Mea
Publicado en: Journal of Imaging, Edición 10, 2024, ISSN 2313-433X
Editor: MDPI AG
DOI: 10.3390/jimaging10050108

Enhancing AI Research for Breast Cancer: A Comprehensive Review of Tumor‑Infiltrating Lymphocyte Datasets (se abrirá en una nueva ventana)

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

Retrospective Case‐Cohort Study on Risk Factors for Developing Distant Metastases in Women With Breast Cancer (se abrirá en una nueva ventana)

Autores: Serena Bertozzi, Ambrogio Pietro Londero, Giovanni Vendramelli, Maria Orsaria, Laura Mariuzzi, Enrico Pegolo, Carla Di Loreto, Carla Cedolini, Vincenzo Della Mea
Publicado en: Cancer Medicine, Edición 14, 2025, ISSN 2045-7634
Editor: Wiley
DOI: 10.1002/CAM4.70903

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