Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 36

Работа: Multi-objective deep learning for lung cancer detection in CT images: enhancements in tumor classification, localization, and diagnostic efficiency

  1. Assessing the efficacy of 3D Dual-CycleGAN model for multi-contrast MRI synthesis

    Ali Mahboubisarighieh, Hossein Shahverdi, Shabnam Jafarpoor Nesheli +4

    Статья2024Цитирований: 10
    ABI

  2. <scp>YOLOv8</scp> Outperforms Traditional <scp>CNN</scp> Models in Mammography Classification: Insights From a Multi‐Institutional Dataset

    Erfan AkbarnezhadSany, Hossein EntezariZarch, Mohammad AlipoorKermani +11

    Статья2024Цитирований: 8
    ABI

  3. Fusion-Based Head and Neck Tumor Segmentation and Survival Prediction Using Robust Deep Learning Techniques and Advanced Hybrid Machine Learning Systems

    Mehdi Fatan, Mahdi Hosseinzadeh, Dariush Askari +3

    Глава2022Цитирований: 8
    ABI

  4. Prediction of TNM stage in head and neck cancer using hybrid machine learning systems and radiomics features

    Mohammadreza Salmanpour, Mahdi Hosseinzadeh, Azizeh Akbari +8

    Статья2022Цитирований: 7
    ABI

  5. Fusion-Based Automated Segmentation in Head and Neck Cancer via Advance Deep Learning Techniques

    Seyed Masoud Rezaeijo, Ali Harimi, Mohammad R. Salmanpour

    Глава2023Цитирований: 7
    ABI

  6. A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS

    Juan Terven, Diana‐Margarita Córdova‐Esparza, Julio-Alejandro Romero-González

    Обзорная статья2023Цитирований: 5
    ABI

  7. Development and validation of a robust MRI-based nomogram incorporating radiomics and deep features for preoperative glioma grading: a multi-center study

    Salar Bijari, Seyed Masoud Rezaeijo, Sahar Sayfollahi +2

    Статья2025Цитирований: 4
    ABI

  8. Non–Small Cell Lung Cancer: Histopathologic Correlates for Texture Parameters at CT

    Balaji Ganeshan, Vicky Goh, Henry Mandeville +3

    Статья2012Цитирований: 2
    ABI

  9. Object detection using YOLO: challenges, architectural successors, datasets and applications

    Tausif Diwan, G. Anirudh, Jitendra V. Tembhurne

    Статья2022Цитирований: 2
    ABI

  10. Automated detection of COVID-19 cases using deep neural networks with X-ray images

    Tülin Öztürk, Muhammed Talo, Eylul Azra Yildirim +3

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI

  11. Lung cancer classification using neural networks for CT images

    Jinsa Kuruvilla, K. Gunavathi

    Статья2013Цитирований: 2
    ABI

  12. A Comparative study of Lung Cancer Detection and Classification approaches in CT images

    preeti katiyar, Krishna P. Singh

    Статья2020Цитирований: 2
    ABI

  13. Auto-segmentation of head and neck tumors in positron emission tomography images using non-local means and morphological frameworks

    Sahel Heydarheydari, Mohammad Javad Tahmasebi Birgani, Seyed Masoud Rezaeijo

    Статья2023Цитирований: 2
    ABI

  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  17. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  18. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  19. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  20. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  21. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  22. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  23. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  24. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  25. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI