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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

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

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Classification of malign breast tissue regions and molecular subtypes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Publications

Efficient Generation of Synthetic Breast CT Slices By Combining Generative and Super-Resolution Models (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Vision Transformers for Breast Cancer Histology Image Classification (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Baroni, G.L., Rasotto, L., Roitero, K., Siraj, A.H., Della Mea, V
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Numéro 14366, 2024, ISBN 978-3-031-51025-0
Éditeur: 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

Auteurs: Zhikai Yang, Ruihan Huang, Örjan Smedby, and Rodrigo Moreno
Publié dans: Fully3D conference 2025, 2025
Éditeur: Fully3D conference 2025

Fine-tuning Specialized NER Model for Symptom Extraction from Slovenian Medical Texts (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Izidor Mlakar
Publié dans: 2024 9th International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and Industry (MCSI), 2025
Éditeur: 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

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

Lesion localization in digital breast tomosynthesis with deformable transformers by using 2.5D information (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publié dans: Medical Imaging 2024: Computer-Aided Diagnosis, Numéro 28, 2024
Éditeur: SPIE
DOI: 10.1117/12.3005496

Memory Efficient Two-Stage Diffusion Model in Synthetic Breast Image Generation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zhikai Yang, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publié dans: European Conference of Radiology, 2024
Éditeur: ECR
DOI: 10.26044/ecr2024/C-24121

Vision Transformers for Breast Cancer Classification

Auteurs: G.L. Baroni, L. Rasotto, K. Roitero, A. Tulisso, M. Orsaria, C. Di Loreto, V. Della Mea
Publié dans: ECDP2024, 2024

Using simulated breast lesions based on Perlin noise for evaluation of lesion segmentation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Hanna Tomic, Zhikai Yang, Anders Tingberg, Sophia Zackrisson, Rodrigo Moreno, Örjan Smedby, Magnus Dustler, Predrag Bakic
Publié dans: Medical Imaging 2024: Physics of Medical Imaging, Numéro 10718, 2024
Éditeur: SPIE
DOI: 10.1117/12.3008840

3D breast ultrasound image classification using 2.5D deep learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publié dans: 17th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2024), 2024
Éditeur: SPIE
DOI: 10.1117/12.3025534

Comparison of lesion segmentation methodsusing simulated DBT images (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Two-stage convolutional neural network for breast CT reconstruction (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zhikai Yang, Yihan Xiao, Ozan Öktem, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Publié dans: Medical Imaging 2025: Physics of Medical Imaging, 2025
Éditeur: SPIE
DOI: 10.1117/12.3048825

Physics-Informed Neural Network for T2 and M0 Map Estimation

Auteurs: Zhikai Yang, Lorenzo Branca, Rodrigo Moreno
Publié dans: ESMRMB Annual Scientific Meeting 2023, 2023
Éditeur: ESMRMB

Weakly-Supervised Multilingual Medical NER for Symptom Extraction for Low-Resource Languages (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Matej Rojc, Izidor Mlakar
Publié dans: Applied Sciences, Numéro 15, 2025, ISSN 2076-3417
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/APP15105585

Optimizing Vision Transformers for Histopathology: Pretraining and Normalization in Breast Cancer Classification (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giulia Lucrezia Baroni, Laura Rasotto, Kevin Roitero, Angelica Tulisso, Carla Di Loreto, Vincenzo Della Mea
Publié dans: Journal of Imaging, Numéro 10, 2024, ISSN 2313-433X
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/jimaging10050108

Enhancing AI Research for Breast Cancer: A Comprehensive Review of Tumor‑Infiltrating Lymphocyte Datasets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Retrospective Case‐Cohort Study on Risk Factors for Developing Distant Metastases in Women With Breast Cancer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Serena Bertozzi, Ambrogio Pietro Londero, Giovanni Vendramelli, Maria Orsaria, Laura Mariuzzi, Enrico Pegolo, Carla Di Loreto, Carla Cedolini, Vincenzo Della Mea
Publié dans: Cancer Medicine, Numéro 14, 2025, ISSN 2045-7634
Éditeur: Wiley
DOI: 10.1002/CAM4.70903

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