Materias dentro de su búsqueda.
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242por Chen, Jingwei, Chang, Xuan, Guo, Jianxin, Gao, Qing, Zhang, Xuning, Liu, Chenxu, Yang, Xueliang, Zhou, Xin, Chen, Bingbing, Li, Feng, Wang, Jianming, Yan, Xiaobing, Song, Dengyuan, Li, Han, Flavel, Benjamin S., Wang, Shufang, Chen, JianhuiEnlace del recurso
Publicado 2023
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243por Zhuang, Lu, Zhang, Zhiyi, An, Xiaoping, Fan, Hang, Ma, Maijuan, Anderson, Benjamin D., Jiang, Jiafu, Liu, Wei, Cao, Wuchun, Tong, Yigang“…This paper explored our hypothesis that sRNA (18∼30 bp) deep sequencing technique can be used as an efficient strategy to identify microorganisms other than viruses, such as prokaryotic and eukaryotic pathogens. …”
Publicado 2014
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249por Mielgo-Rubio, Xabier, Rojo, Federico, Mezquita-Pérez, Laura, Casas, Francesc, Wals, Amadeo, Juan, Manel, Aguado, Carlos, Garde-Noguera, Javier, Vicente, David, Couñago, FelipeEnlace del recurso
Publicado 2020
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251por Lee, Su Hyun, Lee, JiHwan, Oh, Kyung-Soo, Yoon, Jong Pil, Seo, Anna, Jeong, YoungJin, Chung, Seok Won“…In this study, we aimed to evaluate the accuracy and efficacy of the 3-dimensional (3D) MRI segmentation for RCT using a deep learning algorithm. METHODS: A 3D U-Net convolutional neural network (CNN) was developed to detect, segment, and visualize RCT lesions in 3D, using MRI data from 303 patients with RCTs. …”
Publicado 2023
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253por Hwang, Eui Jin, Park, Sunggyun, Jin, Kwang-Nam, Kim, Jung Im, Choi, So Young, Lee, Jong Hyuk, Goo, Jin Mo, Aum, Jaehong, Yim, Jae-Joon, Park, Chang Min“…METHODS: We developed a deep learning–based automatic detection (DLAD) algorithm using 54c221 normal CRs and 6768 CRs with active pulmonary tuberculosis that were labeled and annotated by 13 board-certified radiologists. …”
Publicado 2019
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254por Belkadi, Aziz, Thareja, Gaurav, Dadhania, Darshana, Lee, John R., Muthukumar, Thangamani, Snopkowski, Catherine, Li, Carol, Halama, Anna, Abdelkader, Sara, Abdulla, Silvana, Mahmoud, Yasmin, Malek, Joel, Suthanthiran, Manikkam, Suhre, Karsten“…We then demonstrated the insignificant impact of familial relationship and ethnicity using an in-house and public database. Lastly, we performed deep DNA sequencing of urinary cell pellets from 32 biopsy-matched samples representing two pathology groups: acute rejection (AR, 11 samples) and acute tubular injury (ATI, 12 samples) and 9 samples with no pathology. …”
Publicado 2021
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256por Szymanska, Edyta, Dadalski, Maciej, Szymanska, Sylwia, Grajkowska, Wieslawa, Pronicki, Maciej, Kierkus, JaroslawEnlace del recurso
Publicado 2016
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257por Tang, Xiaoli, Cullip, Tim, Dooley, John, Zagar, Timothy, Jones, Ellen, Chang, Sha, Zhu, Xiaofeng, Lian, Jun, Marks, Lawrence“…Deep inspiration breath‐hold (DIBH) radiotherapy for left‐sided breast cancer can reduce cardiac exposure and internal motion. …”
Publicado 2015
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259por Thor, Maria, Iyer, Aditi, Jiang, Jue, Apte, Aditya, Veeraraghavan, Harini, Allgood, Natasha B., Kouri, Jennifer A., Zhou, Ying, LoCastro, Eve, Elguindi, Sharif, Hong, Linda, Hunt, Margie, Cerviño, Laura, Aristophanous, Michalis, Zarepisheh, Masoud, Deasy, Joseph O.“…BACKGROUND AND PURPOSE: Reducing trismus in radiotherapy for head and neck cancer (HNC) is important. Automated deep learning (DL) segmentation and automated planning was used to introduce new and rarely segmented masticatory structures to study if trismus risk could be decreased. …”
Publicado 2021
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260por Cai, Zheng-Hao, Zhang, Qun, Fu, Zhan-Wei, Fingerhut, Abraham, Tan, Jing-Wen, Zang, Lu, Dong, Feng, Li, Shu-Chun, Wang, Shi-Lin, Ma, Jun-JunEnlace del recurso
Publicado 2023
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