Detalles de la búsqueda
1.
Quantitative Pathologic Analysis of Digitized Images of Colorectal Carcinoma Improves Prediction of Recurrence-Free Survival.
Gastroenterology
; 163(6): 1531-1546.e8, 2022 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35985511
2.
Proof of Concept for a Deep Learning Algorithm for Identification and Quantification of Key Microscopic Features in the Murine Model of DSS-Induced Colitis.
Toxicol Pathol
; 49(4): 897-904, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33576323
3.
Screening For Bone Marrow Cellularity Changes in Cynomolgus Macaques in Toxicology Safety Studies Using Artificial Intelligence Models.
Toxicol Pathol
; 49(4): 905-911, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33397208
4.
Developing a Qualification and Verification Strategy for Digital Tissue Image Analysis in Toxicological Pathology.
Toxicol Pathol
; 49(4): 773-783, 2021 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33371797
5.
Democratizing Artificial Intelligence in Anatomic Pathology.
Arch Pathol Lab Med
; 2024 Apr 23.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38649149
6.
Improved Risk-Stratification Scheme for Mismatch-Repair Proficient Stage II Colorectal Cancers Using the Digital Pathology Biomarker QuantCRC.
Clin Cancer Res
; 30(9): 1811-1821, 2024 May 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38421684
7.
Development and technical validation of an artificial intelligence model for quantitative analysis of histopathologic features of eosinophilic esophagitis.
J Pathol Inform
; 13: 100144, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36268110
8.
Deep learning assisted quantitative assessment of histopathological markers of Alzheimer's disease and cerebral amyloid angiopathy.
Acta Neuropathol Commun
; 9(1): 141, 2021 08 21.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-34419154
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