Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

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

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Classification of malign breast tissue regions and molecular subtypes (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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 (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Publikacje

Efficient Generation of Synthetic Breast CT Slices By Combining Generative and Super-Resolution Models (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Vision Transformers for Breast Cancer Histology Image Classification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Baroni, G.L., Rasotto, L., Roitero, K., Siraj, A.H., Della Mea, V
Opublikowane w: Lecture Notes in Computer Science, Numer 14366, 2024, ISBN 978-3-031-51025-0
Wydawca: 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

Autorzy: Zhikai Yang, Ruihan Huang, Örjan Smedby, and Rodrigo Moreno
Opublikowane w: Fully3D conference 2025, 2025
Wydawca: Fully3D conference 2025

Fine-tuning Specialized NER Model for Symptom Extraction from Slovenian Medical Texts (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Izidor Mlakar
Opublikowane w: 2024 9th International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and Industry (MCSI), 2025
Wydawca: 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

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

Lesion localization in digital breast tomosynthesis with deformable transformers by using 2.5D information (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Opublikowane w: Medical Imaging 2024: Computer-Aided Diagnosis, Numer 28, 2024
Wydawca: SPIE
DOI: 10.1117/12.3005496

Memory Efficient Two-Stage Diffusion Model in Synthetic Breast Image Generation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Zhikai Yang, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Opublikowane w: European Conference of Radiology, 2024
Wydawca: ECR
DOI: 10.26044/ecr2024/C-24121

Vision Transformers for Breast Cancer Classification

Autorzy: G.L. Baroni, L. Rasotto, K. Roitero, A. Tulisso, M. Orsaria, C. Di Loreto, V. Della Mea
Opublikowane w: ECDP2024, 2024

Using simulated breast lesions based on Perlin noise for evaluation of lesion segmentation (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Hanna Tomic, Zhikai Yang, Anders Tingberg, Sophia Zackrisson, Rodrigo Moreno, Örjan Smedby, Magnus Dustler, Predrag Bakic
Opublikowane w: Medical Imaging 2024: Physics of Medical Imaging, Numer 10718, 2024
Wydawca: SPIE
DOI: 10.1117/12.3008840

3D breast ultrasound image classification using 2.5D deep learning (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Zhikai Yang, Tianyu Fan, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Opublikowane w: 17th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2024), 2024
Wydawca: SPIE
DOI: 10.1117/12.3025534

Comparison of lesion segmentation methodsusing simulated DBT images (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Two-stage convolutional neural network for breast CT reconstruction (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Zhikai Yang, Yihan Xiao, Ozan Öktem, Örjan Smedby, Rodrigo Moreno
Opublikowane w: Medical Imaging 2025: Physics of Medical Imaging, 2025
Wydawca: SPIE
DOI: 10.1117/12.3048825

Physics-Informed Neural Network for T2 and M0 Map Estimation

Autorzy: Zhikai Yang, Lorenzo Branca, Rodrigo Moreno
Opublikowane w: ESMRMB Annual Scientific Meeting 2023, 2023
Wydawca: ESMRMB

Weakly-Supervised Multilingual Medical NER for Symptom Extraction for Low-Resource Languages (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Rigon Sallauka, Umut Arioz, Matej Rojc, Izidor Mlakar
Opublikowane w: Applied Sciences, Numer 15, 2025, ISSN 2076-3417
Wydawca: MDPI AG
DOI: 10.3390/APP15105585

Optimizing Vision Transformers for Histopathology: Pretraining and Normalization in Breast Cancer Classification (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Giulia Lucrezia Baroni, Laura Rasotto, Kevin Roitero, Angelica Tulisso, Carla Di Loreto, Vincenzo Della Mea
Opublikowane w: Journal of Imaging, Numer 10, 2024, ISSN 2313-433X
Wydawca: MDPI AG
DOI: 10.3390/jimaging10050108

Enhancing AI Research for Breast Cancer: A Comprehensive Review of Tumor‑Infiltrating Lymphocyte Datasets (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

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

Retrospective Case‐Cohort Study on Risk Factors for Developing Distant Metastases in Women With Breast Cancer (odnośnik otworzy się w nowym oknie)

Autorzy: Serena Bertozzi, Ambrogio Pietro Londero, Giovanni Vendramelli, Maria Orsaria, Laura Mariuzzi, Enrico Pegolo, Carla Di Loreto, Carla Cedolini, Vincenzo Della Mea
Opublikowane w: Cancer Medicine, Numer 14, 2025, ISSN 2045-7634
Wydawca: Wiley
DOI: 10.1002/CAM4.70903

Wyszukiwanie danych OpenAIRE...

Podczas wyszukiwania danych OpenAIRE wystąpił błąd

Brak wyników

Moja broszura 0 0