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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

An AI Platform integrating imaging data and models, supporting precision care through prostate cancer’s continuum

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

Publications

Optimizing radiomics for prostate cancer diagnosis: feature selection strategies, machine learning classifiers, and MRI sequences (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Eugenia Mylona, Dimitrios I. Zaridis, Charalampos Ν. Kalantzopoulos, Nikolaos S. Tachos, Daniele Regge, Nikolaos Papanikolaou, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, null null, Eugenia Mylona, Dimitris Zaridis, Charalampos Kalantzopoulos, Nikolaos S. Tachos, Daniele Regge, Nikolaos Papanikolaou, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, Dimitris Fotiadis, Stelios Sfakianakis, Varvara Kalokyri, Eleftherios Tri
Publié dans: Insights into Imaging, Numéro 15, 2024, ISSN 1869-4101
Éditeur: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1186/s13244-024-01783-9

The Role of Causality in Explainable Artificial Intelligence (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gianluca Carloni, Andrea Berti, Sara Colantonio
Publié dans: WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, Numéro 15, 2025, ISSN 1942-4787
Éditeur: John Wiley and Sons Inc.
DOI: 10.1002/widm.70015

A systematic review of few-shot learning in medical imaging (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Eva Pachetti, Sara Colantonio
Publié dans: Artificial Intelligence in Medicine, Numéro 156, 2024, Page(s) 102949, ISSN 0933-3657
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.artmed.2024.102949

Semisupervised Learning with Report-guided Pseudo Labels for Deep Learning–based Prostate Cancer Detection Using Biparametric MRI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Joeran S. Bosma, Anindo Saha, Matin Hosseinzadeh, Ivan Slootweg, Maarten de Rooij, and Henkjan Huisman
Publié dans: Radiology: Artificial Intelligence 2023 5:5, Numéro Vol. 5, No. 5, 2023, ISSN 2638-6100
Éditeur: Radiology: Artificial Intelligence
DOI: 10.1148/ryai.230031

Impact of Scanner Manufacturer, Endorectal Coil Use, and Clinical Variables on Deep Learning–assisted Prostate Cancer Classification Using Multiparametric MRI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: José Guilherme de Almeida, Nuno M. Rodrigues, Ana Sofia Castro Verde, Ana Mascarenhas Gaivão, Carlos Bilreiro, Inês Santiago, Joana Ip, Sara Belião, Celso Matos, Sara Silva, Manolis Tsiknakis, Kostantinos Marias, Daniele Regge, Nikolaos Papanikolaou, null null
Publié dans: Radiology: Artificial Intelligence, Numéro 7, 2025, ISSN 2638-6100
Éditeur: Radiological Society of North America (RSNA)
DOI: 10.1148/ryai.230555

Medical machine learning operations: a framework to facilitate clinical AI development and deployment in radiology (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: José Guilherme de Almeida, Christina Messiou, Sam J. Withey, Celso Matos, Dow-Mu Koh, Nickolas Papanikolaou
Publié dans: European Radiology, 2025, ISSN 1432-1084
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s00330-025-11654-6

Automatic magnetic resonance imaging series labelling for large repositories (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Armando Gomis Maya, Leonor Cerda Alberich, Diana Veiga Canuto, Lorenzo Faggioni, Amadeo Ten, Gloria Ribas, Pedro Mallol, Joan Vila-Frances, Luis Martí-Bonmatí
Publié dans: Diagnostic RadiologyDiagnostic ImagingMedicineRadiologyDICOM, 2025, ISSN 2693-5015
Éditeur: researchsquare
DOI: 10.21203/rs.3.rs-4369514/v1

Artificial intelligence for prostate MRI: open datasets, available applications, and grand challenges (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Mohammed R. S. Sunoqrot, Anindo Saha, Matin Hosseinzadeh, Mattijs Elschot, Henkjan Huisman
Publié dans: European Radiology Experimental, Numéro 6, 2022, ISSN 2509-9280
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1186/s41747-022-00288-8

A first look into radiomics application in testicular imaging: A systematic review (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Fanni, Salvatore C. and Febi, Maria and Colligiani, Leonardo and Volpi, Federica and Ambrosini, Ilaria and Tumminello, Lorenzo and Aghakhanyan, Gayane and Aringhieri, Giacomo and Cioni, Dania and Neri, Emanuele
Publié dans: Front. Radiol., 17 April 2023., 2023, ISSN 2673-8740
Éditeur: Frontiers in Radiology
DOI: 10.3389/fradi.2023.1141499

The EU legal framework for using artificial intelligence and imaging databases and imaging biobanks for research purposes: applying the notion of Fairness (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valentina Colcelli
Publié dans: Cadernos Ibero-Americanos de Direito Sanitário, Numéro 13, 2024, Page(s) 124-140, ISSN 2358-1824
Éditeur: Cadernos Ibero-Americanos de Direito Sanitario
DOI: 10.17566/ciads.v13i4.1288

A deep look into radiomics (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Camilla Scapicchio · Michela Gabelloni· Andrea Barucci · Dania Cioni · Luca Saba · Emanuele Neri
Publié dans: La radiologia medica volume 126, (2021), 2021, Page(s) 1296–1311, ISSN 1826-6983
Éditeur: SPRINGER
DOI: 10.1007/s11547-021-01389-x

FUTURE-AI: international consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Karim Lekadir, Alejandro F Frangi, Antonio R Porras, Ben Glocker, Celia Cintas, Curtis P Langlotz, Eva Weicken, Folkert W Asselbergs, Fred Prior, Gary S Collins, Georgios Kaissis, Gianna Tsakou, Irène Buvat, Jayashree Kalpathy-Cramer, John Mongan, Julia A Schnabel, Kaisar Kushibar, Katrine Riklund, Kostas Marias, Lameck M Amugongo, Lauren A Fromont, Lena Maier-Hein, Leonor Cerdá-Alberich, Luis M
Publié dans: BMJ, 2025, Page(s) e081554, ISSN 1756-1833
Éditeur: BMJ
DOI: 10.1136/bmj-2024-081554

a report on the experiences of five EU projects (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Haridimos Kondylakis; Varvara Kalokyri; Stelios Sfakianakis; Kostas Marias; Manolis Tsiknakis; Ana Jimenez-Pastor; Eduardo Camacho-Ramos; Ignacio Blanquer; J. Damian Segrelles; Sergio López-Huguet; Caroline Barelle; Magdalena Kogut-Czarkowska; Gianna Tsakou; Nikolaos Siopis; Zisis Sakellariou; Paschalis Bizopoulos; Vicky Drossou; Antonios Lalas; Konstantinos Votis; Pedro Mallol; Luis Marti-Bonmat
Publié dans: European radiology experimental, 7(1):20. Springer Open, Numéro 24, 2023, ISSN 2509-9280
Éditeur: Springer
DOI: 10.1186/s41747-023-00336-x

Considerations for artificial intelligence clinical impact in oncologic imaging: an AI4HI position paper (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Luis Marti-Bonmati, Dow-Mu Koh, Katrine Riklund, Maciej Bobowicz, Yiannis Roussakis, Joan C. Vilanova, Jurgen J. Fütterer, Jordi Rimola, Pedro Mallol, Gloria Ribas, Ana Miguel, Manolis Tsiknakis, Karim Lekadir & Gianna Tsakou
Publié dans: Insights into Imaging volume 13, Article number: 89 (2022), 2022, ISSN 1869-4101
Éditeur: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1186/s13244-022-01220-9

Automatic sequence identification in multicentric prostate multiparametric MRI datasets for clinical machine-learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: José Guilherme de Almeida, Ana Sofia Castro Verde, Carlos Bilreiro, Inês Santiago, Joana Ip, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, Daniele Regge, Celso Matos, Nickolas Papanikolaou, null null
Publié dans: Insights into Imaging, Numéro 16, 2025, ISSN 1869-4101
Éditeur: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1186/s13244-025-01938-2

A smart cropping pipeline to improve prostate's peripheral zone segmentation on MRI using Deep Learning (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zaridis Dimitris; Mylona Eugenia; Tachos Nikolaos; Marias Kostas; Tsiknakis Manolis; Fotiadis Dimitrios
Publié dans: EAI Endorsed Transactions on Bioengineering and Bioinformatics, Numéro 2, 2022, ISSN 2709-4111
Éditeur: EUDL
DOI: 10.4108/eai.24-2-2022.173546

a report on the experiences of five EU projects

Auteurs: Haridimos Kondylakis; Varvara Kalokyri; Stelios Sfakianakis; Kostas Marias; Manolis Tsiknakis; Ana Jimenez-Pastor; Eduardo Camacho-Ramos; Ignacio Blanquer; J. Damian Segrelles; Sergio López-Huguet; Caroline Barelle; Magdalena Kogut-Czarkowska; Gianna Tsakou; Nikolaos Siopis; Zisis Sakellariou; Paschalis Bizopoulos; Vicky Drossou; Antonios Lalas; Konstantinos Votis; Pedro Mallol; Luis Marti-Bonmat
Publié dans: European radiology experimental, Numéro 42, 2023, ISSN 2509-9280
Éditeur: springer open

Analysis of domain shift in whole prostate gland, zonal and lesions segmentation and detection, using multicentric retrospective data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nuno Miguel Rodrigues, José Guilherme de Almeida, Ana Sofia Castro Verde, Ana Mascarenhas Gaivão, Carlos Bilreiro, Inês Santiago, Joana Ip, Sara Belião, Raquel Moreno, Celso Matos, Leonardo Vanneschi, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, Daniele Regge, Sara Silva, Nickolas Papanikolaou
Publié dans: Computers in Biology and Medicine, Numéro 171, 2024, Page(s) 108216, ISSN 0010-4825
Éditeur: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108216

Virtual biopsy in abdominal pathology: where do we stand? (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Arianna Defeudis, Jovana Panic, Giulia Nicoletti, Simone Mazzetti, Valentina Giannini and Daniele Regge
Publié dans: Volume 5, Numéro 1November 2023, 2023, ISSN 2513-9878
Éditeur: BJR OPEN /British Institute of Radiology
DOI: 10.1259/bjro.20220055

Long-term follow-up results of multiparametric prostate MRI and the prognostic value of PI-RADS: a single-center retrospective cohort study (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ömer Önder, Müjdat Ayva, Yasin Yaraşır, Volkan Gürler, Mustafa Sertaç Yazıcı, Bülent Akdoğan, Ali Devrim Karaosmanoğlu, Muşturay Karçaaltıncaba, Mustafa Nasuh Özmen, Deniz Akata
Publié dans: Diagnostic and Interventional Radiology, Numéro 30, 2025, Page(s) 139-151, ISSN 1305-3825
Éditeur: Turkish Society of Radiology
DOI: 10.4274/dir.2023.232414

Effective reduction of unnecessary biopsies through a deep-learning-assisted aggressive prostate cancer detector (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nuno M. Rodrigues, José Guilherme de Almeida, Ana Sofia Castro Verde, Ana Mascarenhas Gaivão, Carlos Bireiro, Inês Santiago, Joana Ip, Sara Belião, Celso Matos, Leonardo Vanneschi, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, Daniele Regge, Sara Silva, null null, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, Stelios Sfakianakis, Varvara Kalokyri, Eleftherios Trivizakis, Grigorios Kalliatakis, Avtantil Dimitriadis, D
Publié dans: Scientific Reports, Numéro 15, 2025, ISSN 2045-2322
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-025-99795-y

Enhancing cancer differentiation with synthetic MRI examinations via generative models: a systematic review (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Avtantil Dimitriadis, Eleftherios Trivizakis, Nikolaos Papanikolaou, Manolis Tsiknakis & Kostas Marias
Publié dans: Insights into Imaging 13(188), 2022, ISSN 1869-4101
Éditeur: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1186/s13244-022-01315-3

Position of the AI for Health Imaging (AI4HI) network on metadata models for imaging biobanks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Kondylakis, Haridimos; Ciarrocchi, Esther; Cerda-Alberich, Leonor; Chouvarda, Ioanna; Fromont, Lauren A.; Garcia-Aznar, Jose Manuel; Kalokyri, Varvara; Kosvyra, Alexandra; Walker, Dawn; Yang, Guang; Neri, Emanuele; The AI4HealthImaging Working Group on metadata models
Publié dans: Eur Radiol Exp 6, 29 (2022), Numéro 24, 2022, ISSN 2509-9280
Éditeur: EUROPEAN RADIOLOGY
DOI: 10.1186/s41747-022-00281-1

Computer-Aided Diagnosis Improves the Detection of Clinically Significant Prostate Cancer on Multiparametric-MRI: A Multi-Observer Performance Study Involving Inexperienced Readers (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valentina Giannini; Simone Mazzetti; Giovanni Cappello; Valeria Maria Doronzio; Lorenzo Vassallo; Filippo Russo; Alessandro Giacobbe; Giovanni Muto; Daniele Regge
Publié dans: Diagnostics (Basel), Numéro 2021 May 28;11(6):973, 2021, Page(s) 973, ISSN 2075-4418
Éditeur: pubmed
DOI: 10.3390/diagnostics11060973

Assessing Cancer Presence in Prostate MRI Using Multi-Encoder Cross-Attention Networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Avtantil Dimitriadis, Grigorios Kalliatakis, Richard Osuala, Dimitri Kessler, Simone Mazzetti, Daniele Regge, Oliver Diaz, Karim Lekadir, Dimitrios Fotiadis, Manolis Tsiknakis, Nikolaos Papanikolaou, null null, Kostas Marias
Publié dans: Journal of Imaging, Numéro 11, 2025, Page(s) 98, ISSN 2313-433X
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/jimaging11040098

Development and Validation of an Explainable Radiomics Model to Predict High-Aggressive Prostate Cancer: A Multicenter Radiomics Study Based on Biparametric MRI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giulia Nicoletti, Simone Mazzetti, Giovanni Maimone, Valentina Cignini, Renato Cuocolo, Riccardo Faletti, Marco Gatti, Massimo Imbriaco, Nicola Longo, Andrea Ponsiglione, Filippo Russo, Alessandro Serafini, Arnaldo Stanzione, Daniele Regge, Valentina Giannini
Publié dans: Cancers, Numéro 16, 2025, Page(s) 203, ISSN 2072-6694
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers16010203

A segmentation-based method improving the performance of N4 bias field correction on T2weighted MR imaging data of the prostate (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Aikaterini Dovrou and Katerina Nikiforaki and Dimitris Zaridis and Georgios C. Manikis and Eugenia Mylona and Nikolaos Tachos and Manolis Tsiknakis and Dimitrios I. Fotiadis and Kostas Marias
Publié dans: Magnetic Resonance Imaging Volume 101, September 2023,, 2023, Page(s) Pages 1-12, ISSN 0730-725X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.mri.2023.03.012

MI-Common Data Model: Extending Observational Medical Outcomes Partnership-Common Data Model (OMOP-CDM) for Registering Medical Imaging Metadata and Subsequent Curation Processes (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Varvara Kalokyri, Haridimos Kondylakis, Stelios Sfakianakis, Katerina Nikiforaki, Ioannis Karatzanis, Simone Mazzetti, Nikolaos Tachos, Daniele Regge, Dimitrios I. Fotiadis, Konstantinos Marias, Manolis Tsiknakis
Publié dans: JCO Clinical Cancer Informatics, 2023, ISSN 2473-4276
Éditeur: American Society of Clinical Oncology (ASCO)
DOI: 10.1200/cci.23.00101

"""Discrimination of Tumor Texture Based on MRI Radiomic Features: Is There a Volume Threshold? A Phantom Study" (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: João Santinha, Linda Bianchini, Mário Figueiredo, Celso Matos, Alessandro Lascialfari, Nikolaos Papanikolaou, Marta Cremonesi, Barbara A. Jereczek-Fossa, Francesca Botta and Daniela Origgi (
Publié dans: MDPI in Applied Sciences Applied Sciences , Volume 12, 2022, ISSN 2076-3417
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/app12115465

Development and validation of a clinical decision support system based on PSA, microRNAs, and MRI for the detection of prostate cancer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Simone Mazzetti, Arianna Defeudis, Giulia Nicoletti, Giovanna Chiorino, Stefano De Luca, Riccardo Faletti, Marco Gatti, Paolo Gontero, Matteo Manfredi, Maurizia Mello-Grand, Caterina Peraldo-Neia, Andrea Zitella, Francesco Porpiglia, Daniele Regge, Valentina Giannini
Publié dans: European Radiology, Numéro 34, 2024, Page(s) 5108-5117, ISSN 1432-1084
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1007/s00330-023-10542-1

Prediction of Prostate Cancer Disease Aggressiveness Using Bi-Parametric Mri Radiomics (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ana Rodrigues, João Santinha, Bernardo Galvão, Celso Matos, Francisco M. Couto and Nickolas Papanikolaou
Publié dans: Cancers 2021, Numéro Volume 13 Numéro 23,, 2021, Page(s) 6065, ISSN 2072-6694
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers13236065

3D-Vision-transformer stacking ensemble for assessing prostate cancer aggressiveness from T2w images (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Pachetti E.; Colantonio S.
Publié dans: Bioengineering (Basel) 10 (2023). doi:10.3390/bioengineering10091015, Numéro Special Numéro Clinical Diagnosis and Treatment Inspired by Artificial Intelligence, 2022, ISSN 2306-5354
Éditeur: ternational Conference on Image Analysis and Processing
DOI: 10.3390/bioengineering10091015

Artificial intelligence and radiologists in prostate cancer detection on MRI (PI-CAI): an international, paired, non-inferiority, confirmatory study (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Anindo Saha, Joeran S Bosma, Jasper J Twilt, Bram van Ginneken, Anders Bjartell, Anwar R Padhani, David Bonekamp, Geert Villeirs, Georg Salomon, Gianluca Giannarini, Jayashree Kalpathy-Cramer, Jelle Barentsz, Klaus H Maier-Hein, Mirabela Rusu, Olivier Rouvière, Roderick van den Bergh, Valeria Panebianco, Veeru Kasivisvanathan, Nancy A Obuchowski, Derya Yakar, Mattijs Elschot, Jeroen Veltman, Jurg
Publié dans: The Lancet Oncology, Numéro 25, 2024, Page(s) 879-887, ISSN 1470-2045
Éditeur: The Lancet Publishing Group
DOI: 10.1016/s1470-2045(24)00220-1

Exploiting causality signals in medical images: A pilot study with empirical results (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gianluca Carloni, Sara Colantonio
Publié dans: Expert Systems with Applications, Numéro 249, 2024, Page(s) 123433, ISSN 0957-4174
Éditeur: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.eswa.2024.123433

Standardised lesion segmentation for imaging biomarker quantitation: a consensus recommendation from ESR and EORTC (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nandita M. deSouza, Aad van der Lugt, Christophe M. Deroose, Angel Alberich-Bayarri, Luc Bidaut, Laure Fournier, Lena Costaridou, Daniela E. Oprea-Lager, Elmar Kotter, Marion Smits, Marius E. Mayerhoefer, Ronald Boellaard, Anna Caroli, Lioe-Fee de Geus-Oei, Wolfgang G. Kunz, Edwin H. Oei, Frederic Lecouvet, Manuela Franca, Christian Loewe, Egesta Lopci, Caroline Caramella, Anders Persson, Xavier G
Publié dans: Insights into Imaging, Numéro 13, 2023, ISSN 1869-4101
Éditeur: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1186/s13244-022-01287-4

End-to-end prostate cancer detection in bpMRI via 3D CNNs: Effects of attention mechanisms, clinical priori and decoupled false positive reduction. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Anindo Saha; Matin Hosseinzadeh; Henkjan J. Huisman
Publié dans: Medical Image Analysis, Numéro Volume 73, October 2021, 102155, 2021, ISSN 1361-8415
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.media.2021.102155

Value of handcrafted and deep radiomic features towards training robust machine learning classifiers for prediction of prostate cancer disease aggressiveness (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ana Rodrigues; Nuno Rodrigues; João Santinha; Maria V. Lisitskaya; Aycan Uysal; Celso Matos; Inês Domingues; Nickolas Papanikolaou
Publié dans: Crossref, Numéro 9, 2023, ISSN 2045-2322
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-33339-0

Artificial Intelligence Based Algorithms for Prostate Cancer Classification and Detection on Magnetic Resonance Imaging: A Narrative Review. (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jasper J. Twilt; Kicky G. van Leeuwen; Henkjan J. Huisman; Jurgen J. Fütterer; Maarten de Rooij
Publié dans: Diagnostics 2021, 11(6), 959, Numéro 2021 May 26, 2021, ISSN 2075-4418
Éditeur: MDPI
DOI: 10.3390/diagnostics11060959

ResQu-Net: Effective prostate’s peripheral zone segmentation leveraging the representational power of attention-based mechanisms (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dimitrios I. Zaridis, Eugenia Mylona, Nikolaos Tachos, Charalampos Ν. Kalantzopoulos, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, George K. Matsopoulos, Dimitrios D. Koutsouris, Dimitrios I. Fotiadis
Publié dans: Biomedical Signal Processing and Control, Numéro 93, 2024, Page(s) 106187, ISSN 1746-8094
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.bspc.2024.106187

A Comparative Study of Automated Deep Learning Segmentation Models for Prostate MRI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Nuno M. Rodrigues; Sara Silva; Leonardo Vanneschi; Nickolas Papanikolaou
Publié dans: Crossref, Numéro Cancers 2023, 15(5), 1467;, 2023, ISSN 2072-6694
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/cancers15051467

A Fully Automatic Artificial Intelligence System Able to Detect and Characterize Prostate Cancer Using Multiparametric MRI: Multicenter and Multi-Scanner Validation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valentina Giannini, Simone Mazzetti, Arianna Defeudis, Giuseppe Stranieri, Marco Calandri, Enrico Bollito, Martino Bosco, Francesco Porpiglia, Matteo Manfredi, Agostino De Pascale, Andrea Veltri, Filippo Russo and Daniele Regge
Publié dans: Front. Oncol., 01 October 2021, 2021, ISSN 2234-943X
Éditeur: Frontiers Media S. A.
DOI: 10.3389/fonc.2021.718155

Simplatab: An Automated Machine Learning Framework for Radiomics-Based Bi-Parametric MRI Detection of Clinically Significant Prostate Cancer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dimitrios I. Zaridis, Vasileios C. Pezoulas, Eugenia Mylona, Charalampos N. Kalantzopoulos, Nikolaos S. Tachos, Nikos Tsiknakis, George K. Matsopoulos, Daniele Regge, Nikolaos Papanikolaou, Manolis Tsiknakis, Kostas Marias, Dimitrios I. Fotiadis
Publié dans: Bioengineering, Numéro 12, 2025, Page(s) 242, ISSN 2306-5354
Éditeur: MDPI AG
DOI: 10.3390/bioengineering12030242

Documenting the de-identification process of clinical and imaging data for AI for health imaging projects (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Haridimos Kondylakis, Rocio Catalan, Sara Martinez Alabart, Caroline Barelle, Paschalis Bizopoulos, Maciej Bobowicz, Jonathan Bona, Dimitrios I. Fotiadis, Teresa Garcia, Ignacio Gomez, Ana Jimenez-Pastor, Giannis Karatzanis, Karim Lekadir, Magdalena Kogut-Czarkowska, Antonios Lalas, Kostas Marias, Luis Marti-Bonmati, Jose Munuera, Katerina Nikiforaki, Manon Pelissier, Fred Prior, Michael Rutherfor
Publié dans: Insights into Imaging, Numéro 15, 2024, ISSN 1869-4101
Éditeur: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
DOI: 10.1186/s13244-024-01711-x

Region-adaptive magnetic resonance image enhancement for improving CNN-based segmentation of the prostate and prostatic zones (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dimitrios I. Zaridis; Eugenia Mylona; Nikolaos Tachos; Vasileios C. Pezoulas; Grigorios Grigoriadis; Nikos Tsiknakis; Kostas Marias; Manolis Tsiknakis; Dimitrios I. Fotiadis
Publié dans: Scientific Reports, 13, 714 (2023), Numéro 19, 2023, ISSN 0730-725X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1038/s41598-023-27671-8

Evaluating Biparametric Versus Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Diagnosing Clinically Significant Prostate Cancer: An International, Paired, Noninferiority, Confirmatory Observer Study (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jasper J. Twilt, Anindo Saha, Joeran S. Bosma, Bram van Ginneken, Anders Bjartell, Anwar R. Padhani, David Bonekamp, Geert Villeirs, Georg Salomon, Gianluca Giannarini, Jayashree Kalpathy-Cramer, Jelle Barentsz, Klaus H. Maier-Hein, Mirabela Rusu, Olivier Rouvière, Roderick van den Bergh, Valeria Panebianco, Veeru Kasivisvanathan, Nancy A. Obuchowski, Derya Yakar, Mattijs Elschot, Jeroen Veltman,
Publié dans: European Urology, Numéro 87, 2025, Page(s) 240-250, ISSN 0302-2838
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.eururo.2024.09.035

Machine and Deep Learning Prediction Of Prostate Cancer Aggressiveness Using Multiparametric MRI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Elena Bertelli, Laura Mercatelli, Chiara Marzi, Eva Pachetti, Michela Baccini, Andrea Barucci, Sara Colantonio, Luca Gherardini, Lorenzo Lattavo, Maria Antonietta Pascali, Simone Agostini, Vittorio Miele
Publié dans: Frontiers in Oncology, Numéro 11, 2022, ISSN 2234-943X
Éditeur: Frontiers Media S. A.
DOI: 10.3389/fonc.2021.802964

Differences in technical and clinical perspectives on AI validation in cancer imaging: mind the gap! (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Ioanna Chouvarda, Sara Colantonio, Ana S. C. Verde, Ana Jimenez-Pastor, Leonor Cerdá-Alberich, Yannick Metz, Lithin Zacharias, Shereen Nabhani-Gebara, Maciej Bobowicz, Gianna Tsakou, Karim Lekadir, Manolis Tsiknakis, Luis Martí-Bonmati, Nikolaos Papanikolaou
Publié dans: European Radiology Experimental, Numéro 9, 2025, ISSN 2509-9280
Éditeur: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1186/s41747-024-00543-0

PROper-Net: A Deep-Learning Approach for Prostate’s Peripheral Zone Segmentation based on MR imaging (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: E. Mylona, D. Zaridis, N. Tachos, K. Marias, M. Tsiknakis and D. I. Fotiadis
Publié dans: IEEE 21st Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON), 2022, Page(s) pp. 1124-1128
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/melecon53508.2022.9843082

Hallucinating for diagnosing: one-shot medical image classification leveraging score-based generative models

Auteurs: Pachetti E.; Colantonio S.
Publié dans: Numéro 1, 2024
Éditeur: Medical Imaging with Deep Learning

Exploring the potential and challenges of AI in clinical diagnostics and remote assistance of individuals (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Andrea Berti, Rossana Buongiorno, Gianluca Carloni, Claudia Caudai, Giulio Del Corso, Danila Germanese, Eva Pachetti, Maria Antonietta Pascali and Sara Colantonio
Publié dans: Convegno Nazionale CINI sull'Intelligenza Artificiale (ITAL-IA) , Pisa, Italy, 29-31 May (Session Workshop on AI for health and wellbeing), Numéro 16/09/2023, 2023
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.8005500

Exploring the potentials and challenges of AI in supporting clinical diagnostics and remote assistance for the health and well-being of individuals

Auteurs: Berti A; Buongiorno R; Carloni G; Caudai C; Del Corso G; Germanese D; Pachetti E; Pascali MA; Colantonio S
Publié dans: info:cnr-pdr/source/autori:Berti A.; Buongiorno R.; Carloni G.; Caudai C.; Del Corso G.; Germanese D.; Pachetti E.; Pascali M.A.; Colantonio S./congresso_nome:Ital-IA 2023 - Italia Intelligenza Artificiale. Thematic Workshops of the 3rd CINI National Lab AIIS Conference on Artificial Intelligence - 2023/congresso_luogo:Pisa, Italy/congresso_data:29-30%2F05%2F2023/anno:2023/pagina_da:/pagina_a:/int, Numéro 40, 2023
Éditeur: "Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione ""Alessandro Faedo"" - ISTI"

From Covid-19 detection to cancer grading: how medical-AI is boosting clinical diagnostics and may improve treatment

Auteurs: Berti A.; Buongiorno R.; Carloni G.; Caudai C.; Conti F.; Del Corso G.; Germanese D.; Moroni D.; Pachetti E.; Pascali M. A.; Colantonio S.
Publié dans: Numéro 1, 2023, ISSN 1613-0073
Éditeur: CEUR Workshop Proceedings

Exploring the potentials and challenges of Artificial Intelligence in supporting clinical diagnostics and remote assistance for the health and well-being of individuals

Auteurs: Andrea Berti, , Rossana Buongiorno, Gianluca Carloni, Claudia Caudai, Giulio Del Corso, Danila Germanese, Eva Pachetti, Maria Antonietta Pascali and Sara Colantonio
Publié dans: CEUR Workshop Proceedings, Numéro 3, 2023
Éditeur: 3rd National Conference on Artificial Intelligence, organized by CINI

Deformable MRI Sequence Registration for AI-based Prostate Cancer Diagnosis (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Alessa Hering, Sarah de Boer, Anindo Saha, Jasper J. Twilt, Mattias P. Heinrich, Derya Yakar, Maarten de Rooij, Henkjan Huisman, Joeran S. Bosma
Publié dans: Part of the book series: Lecture Notes in Computer Science ((LNCS,volume 15249)), 2024, Page(s) pp 148–162
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.48550/arxiv.2404.09666

Fine-tuned feature selection to improve prostate segmentation via a fully connected meta-learner architecture (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: D. Zaridis, E. Mylona, N. Tachos, K. Marias, M. Tsiknakis and D. I. Fotiadis
Publié dans: IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), 2022, Page(s) pp. 01-04, ISSN 2641-3604
Éditeur: IEEE-EMBS
DOI: 10.1109/bhi56158.2022.9926929

Comparison of Machine and Deep Learning models for automatic segmentation of prostate cancers on multiparametric MRI (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Giovanni Maimone; Giulia Nicoletti; Simone Mazzetti; Daniele Regge; Valentina Giannini
Publié dans: Crossref, Numéro 10, 2022, ISBN 978-1-6654-8299-8
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/memea54994.2022.9856530

AI Passport – Traceability for Trustworthy AI

Auteurs: Haridimos Kondylakis, Stelios Sfakianakis, Varvara Kalokyri, Alexandros Kanterakis, Lefteris Koumakis, Eugenia Mylona, , Nikolaos Tachos, Dimitrios Fotiadis, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis
Publié dans: Numéro 34, 2022
Éditeur: IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBS)

Deep learning model for automatic prostate segmentation on bicentric T2w images with and without endorectal coil (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Davide Barra, Giulia Nicoletti, Arianna Defeudis, Simone Mazzetti, Jovana Panic, Marco Gatti, Riccardo Faletti, Filippo Russo, Daniele Regge, Valentina Giannini
Publié dans: 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2022, Page(s) 3370-3373
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/embc46164.2021.9630792

Data Ingestion for AI in Prostate Cancer (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Haridimos Kondylakis , Stelios Sfakianakis , Varvara Kalokyri , Nikolaos Tachos , Dimitrios Fotiadis , Kostas Marias , Manolis Tsiknakis
Publié dans: Stud Health Technol Inform . 2022 May 25;294:244-248., Numéro Stud Health Technol Inform . 2022 May 25;294:244-248., 2022, ISSN 1879-8365
Éditeur: PUBMED
DOI: 10.3233/shti220446

Bridging gaps between images and data: a systematic update on imaging biobanks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Michela Gabelloni, Lorenzo Faggioni, Rita Borgheresi, Giuliana Restante, Jorge Shortrede, Lorenzo Tumminello, Camilla Scapicchio, Francesca Coppola, Dania Cioni, Ignacio Gómez-Rico, Luis Martí-Bonmatí & Emanuele Neri
Publié dans: Imaging Informatics and Artificial Intelligence, Numéro Published: 10 January 2022, 2022
Éditeur: SpringerLink
DOI: 10.1007/s00330-021-08431-6

Encoding Clinical Priori in 3D Convolutional Neural Networks for Prostate Cancer Detection in bpMRI

Auteurs: A. Saha, M. Hosseinzadeh, H. Huisman
Publié dans: 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020
Éditeur: Medical Imaging Meets NeurIPS Workshop – 34th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)

On the Effectiveness of 3D Vision Transformers for the Prediction of Prostate Cancer Aggressiveness (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Eva Pachetti, Sara Colantonio & Maria Antonietta Pascali
Publié dans: """Image Analysis and Processing. ICIAP 2022 Workshops, Lecture Notes in Computer Science", Numéro vol 13374. Springer, 2022, ISBN 978-3-031-13324-4
Éditeur: SPRINGER
DOI: 10.1007/978-3-031-13324-4_27

A Deep Learning-based cropping technique to improve segmentation of prostate's peripheral zone (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zaridis Dimitris; Mylona Eugenia; Tachos Nikolaos; Marias Kostas; Tsiknakis Manolis; Fotiadis Dimitrios
Publié dans: Numéro 5, 2021
Éditeur: 2021 IEEE 21st International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE)
DOI: 10.1109/BIBE52308.2021.9635576

Transi-Net: An Explainable Deep Learning Model Ensemble For Prostate's Transition Zone Segmentation (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Dimitrios I. Zaridis, Eugenia Mylona, Nikolaos S. Tachos, Charalampos Kalantzopoulos, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, Dimitrios D. Koutsouris, George K. Matsopoulos, Dimitrios I. Fotiadis
Publié dans: 2023 IEEE 23rd International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), 2024, Page(s) 422-426
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/bibe60311.2023.00075

Anatomical and Diagnostic Bayesian Segmentation in Prostate MRI —Should Different Clinical Objectives Mandate Different Loss Functions? (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Anindo Saha, Joeran Bosma, Jasper Linmans, Matin Hosseinzadeh, Henkjan Huisman
Publié dans: 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021
Éditeur: Medical Imaging Meets NeurIPS Workshop - 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)
DOI: 10.48550/arxiv.2110.12889

ARP Case Report nº 22: Apical Anterior Prostate LesionCase Report Description - Use of an MRI guided in-bore biopsy system for higher rates of cancer detection with real-time feedback with needle placement in the MRI system.

Auteurs: Henrique Rodrigues, João Abrantes, João C. Costa
Publié dans: Vol. 33 No. 2 (2021): Acta Radiológica Portuguesa / ARP Cases Solution, Numéro 6, 2021
Éditeur: ACTA RADIOLÓGICA PORTUGUESA

The Design of Trustworthy AI System: a Deep Look into the Transparency of Data, Models, and Decisions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sara Colantonio
Publié dans: IEEE EMBC, Numéro 17, 2022
Éditeur: Mini-Symposium on Trustworthy AI in Cancer Imaging Research, within IEEE EMBC
DOI: 10.5281/zenodo.7181554

Caso Clínico ARP nº 22: Qual o seu diagnóstico? (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Condesso, Daniela; Rodrigues, Henrique; Abrantes, João; Costa, João C.
Publié dans: Numéro 3, 2021
Éditeur: ACTA RADIOLÓGICA PORTUGUESA
DOI: 10.25748/arp.24450

Artificial Intelligence and Radiologists at Prostate Cancer Detection in MRI: The PI-CAI Challenge (Study Protocol) (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Saha, Anindo; Twilt, Jasper Jonathan; Bosma, Joeran Sander; van Ginneken, Bram; Yakar, Derya; Elschot, Mattijs; Veltman, Jeroen; Fütterer, Jurgen; de Rooij, Maarten; Huisman, Henkjan
Publié dans: Numéro 1, 2022
Éditeur: Zenodo
DOI: 10.5281/zenodo.6522364

Testing the Segment Anything Model on radiology data (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: José Guilherme de Almeida, Nuno M. Rodrigues, Sara Silva, Nickolas Papanikolaou
Publié dans: arXiv:2312.12880 [eess.IV], 2024
Éditeur: arXiv:2312.12880 [eess.IV]
DOI: 10.48550/arxiv.2312.12880

"""Boosting Few-Shot Learning with Disentangled Self-Supervised Learning and Meta-Learning for Medical Image Classification""" (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Eva Pachetti, Sotirios A. Tsaftaris, Sara Colantonio
Publié dans: Computer Science > Computer Vision and Pattern Recognition, 2024
Éditeur: arXiv:2403.17530
DOI: 10.48550/arxiv.2403.17530

FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Lekadir, Karim; Osuala, Richard; Gallin, Catherine; Lazrak, Noussair; Kushibar, Kaisar; Tsakou, Gianna; Aussó, Susanna; Alberich, Leonor Cerdá; Marias, Kostas; Tsiknakis, Manolis; Colantonio, Sara; Papanikolaou, Nickolas; Salahuddin, Zohaib; Woodruff, Henry C; Lambin, Philippe; Martí-Bonmatí, Luis
Publié dans: Numéro 3, 2021
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arxiv.2109.09658

Artificial Intelligence for precision medicine (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Sara Colantonio
Publié dans: Numéro 4, 2022
Éditeur: ZENODO
DOI: 10.5281/zenodo.7181429

SI-Lab Annual Research Report 2020

Auteurs: Leone, Giuseppe,; Righi, Marco; Carboni, Andrea; Caudai, Claudia; Colantonio, Sara; Kuruoglu, Ercan,; Leporini, Barbara; Magrini, Massimo; Paradisi, Paolo; Pascali, Maria,; Pieri, Gabriele; Reggiannini, Marco; Salerno, Emanuele; Scozzari, Andrea; Tonazzini, Anna; Fusco, Giuseppe; Galesi, Giulio; Martinelli, Massimo; Pardini, Francesca; Tampucci, Marco; Buongiorno, Rossana; Bruno, Antonio; Germanes
Publié dans: [Research Report] 456000, National Research Council of Italy. 2021, Numéro 38, 2020
Éditeur: SI-Lab Annual Research Report 2020

ARP Case Report nº 22: Apical anterior prostate lesion (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Condesso, Daniela; Rodrigues, Henrique; Abrantes, João; Costa, João C.
Publié dans: Numéro 5, 2021, ISSN 2976-0763
Éditeur: ACTA RADIOLÓGICA PORTUGUESA
DOI: 10.25748/arp.25402

Radiomics and Deep Radiomics for precision medicine (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Colantonio, Sara
Publié dans: Numéro 37, 2021
Éditeur: "ARTES ISAAC ""Life Science & Healthcare Tech"""
DOI: 10.5281/zenodo.6323648

Reproducibility of Machine Learning: Terminology, Recommendations and Open Issues (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Albertoni, Riccardo; Colantonio, Sara; Skrzypczyński, Piotr; Stefanowski, Jerzy
Publié dans: Computer Science > Artificial Intelligence, Numéro 23, 2023
Éditeur: eprint arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2302.12691

Connectivity-Inspired Network for Context-Aware Recognition (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Carloni G.; Colantonio S.
Publié dans: Numéro 9, 2024
Éditeur: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2409.04360

A new smart-cropping pipeline for prostate segmentation using deep learning networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Zaridis Dimitris; Mylona Eugenia; Tachos Nikolaos; Marias Kostas; Papanikolaou Nikolaos; Tsiknakis Manolis; Fotiadis Dimitrios
Publié dans: Numéro 4, 2021
Éditeur: arxiv.org
DOI: 10.48550/arXiv.2107.02476

Seeing More with Less: Meta-learning and Diffusion Models for Tumor Characterization in Low-Data Settings (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Eva Pachetti, Sara Colantonio
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Cancer Prevention, Detection, and Intervention, 2024, Page(s) 48-58
Éditeur: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-031-73376-5_5

Consent and Retrospective Data Collection (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Tima Otu Anwana, Katarzyna Barud, Michael Cepic, Emily Johnson, Max Königseder, Marie-Catherine Wagner
Publié dans: Perspectives in Law, Business and Innovation, The Law and Ethics of Data Sharing in Health Sciences, 2024, Page(s) 99-125, ISSN 2520-1883
Éditeur: Springer Nature Singapore
DOI: 10.1007/978-981-99-6540-3_7

On the Applicability of Prototypical Part Learning in Medical Images: Breast Masses Classification Using ProtoPNet (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Gianluca Carloni, Andrea Berti, Chiara Iacconi, Maria Antonietta Pascali, Sara Colantonio
Publié dans: Lecture Notes in Computer Science, Pattern Recognition, Computer Vision, and Image Processing. ICPR 2022 International Workshops and Challenges, Numéro Part of the book series: Lecture Notes in Computer Science ((LNCS,volume 13643)), 2023, Page(s) 539-557
Éditeur: nternational Conference on Pattern Recognition (ICPR) - Artificial Intelligence for Healthcare Applications 2nd International Workshop (ICPR), Canada, A
DOI: 10.1007/978-3-031-37660-3_38

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