Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 58

Работа: Radiomics meets transformers: A novel approach to tumor segmentation and classification in mammography for breast cancer

  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. Radiomics and Deep Features: Robust Classification of Brain Hemorrhages and Reproducibility Analysis Using a 3D Autoencoder Neural Network

    Salar Bijari, Sahar Sayfollahi, S. Rouhani +4

    Статья2024Цитирований: 10
    ABI

  3. <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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

    Ali Hatamizadeh, Yucheng Tang, Vishwesh Nath +5

    Статья2022Цитирований: 6
    ABI

  8. Deep versus Handcrafted Tensor Radiomics Features: Prediction of Survival in Head and Neck Cancer Using Machine Learning and Fusion Techniques

    Mohammad R. Salmanpour, Seyed Masoud Rezaeijo, Mahdi Hosseinzadeh +1

    Статья2023Цитирований: 5
    ABI

  9. A survey of the vision transformers and their CNN-transformer based variants

    Asifullah Khan, Zunaira Rauf, Anabia Sohail +6

    Статья2023Цитирований: 3
    ABI

  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 3
    ABI

  11. Introduction to Radiomics

    Marius E. Mayerhoefer, Andrzej Materka, Georg Langs +4

    Обзорная статья2020Цитирований: 3
    ABI

  12. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data

    Robert J. Gillies, Paul E. Kinahan, Hedvig Hricak

    Статья2015Цитирований: 3
    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. Vision transformers in domain adaptation and domain generalization: a study of robustness

    Shadi Alijani, Jamil Fayyad, Homayoun Najjaran

    Статья2024Цитирований: 2
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 2
    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