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262por Zhang, Shujun, Lv, Bo, Zheng, Xiangpeng, Li, Ya, Ge, Weiqiang, Zhang, Libo, Mo, Fan, Qiu, Jianjian“…ITV(predict) was automatically generated by our in-house deep learning model according to the cone-beam CT (CBCT) image database. …”
Publicado 2022
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263por Mar-Barrutia, Lorea, Real, Eva, Segalás, Cinto, Bertolín, Sara, Menchón, José Manuel, Alonso, PinoEnlace del recurso
Publicado 2021
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265por Daniel, Casey, Aly, Salma, Bae, Sejong, Scarinci, Isabel, Hardy, Claudia, Fouad, Mona, Demark-Wahnefried, Wendy“…Objective: Cancer mortality in the U.S. Deep South exceeds national levels. A cross-sectional survey was undertaken across Alabama to discern cancer beliefs and screening practices, and compare data from racial/ethnic minority versus majority and rural versus urban respondents. …”
Publicado 2021
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267por Bakx, Nienke, van der Sangen, Maurice, Theuws, Jacqueline, Bluemink, Hanneke, Hurkmans, Coen“…INTRODUCTION: The development of deep learning (DL) models for auto-segmentation is increasing and more models become commercially available. …”
Publicado 2023
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268por Huang, Szu-Wei, Li, Wei-You, Wang, Wen-Hung, Lin, Yu-Ting, Chou, Chih-Hung, Chen, Marcelo, Huang, Hsien-Da, Chen, Yen-Hsu, Lu, Po-Liang, Wang, Sheng-Fan, Oka, Shinichi, Chen, Yi-Ming Arthur“…The usefulness of ultra-deep pyrosequencing (UDPS) for the diagnosis of HIV-1 drug resistance (DR) remains to be determined. …”
Publicado 2017
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269por Li, Zhen-Yu, Yue, Jing-hua, Wang, Wei, Wu, Wen-Jie, Zhou, Fu-gen, Zhang, Jie, Liu, Bo“…Due to lack of studies on auto-segmentation methods in head and neck cancers, our study proposed a deep learning-based two-step approach for auto-segmentation of organs at risk in parotid carcinoma brachytherapy. …”
Publicado 2022
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270por Jung, Hwejin, Kim, Bumsoo, Lee, Inyeop, Yoo, Minhwan, Lee, Junhyun, Ham, Sooyoun, Woo, Okhee, Kang, Jaewoo“…To address these problems, several studies have leveraged a deep convolutional neural network that does not require hand-crafted features. …”
Publicado 2018
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273por Lazard, Tristan, Bataillon, Guillaume, Naylor, Peter, Popova, Tatiana, Bidard, François-Clément, Stoppa-Lyonnet, Dominique, Stern, Marc-Henri, Decencière, Etienne, Walter, Thomas, Vincent-Salomon, Anne“…Application to our carefully curated in-house dataset allows us to predict HRD with high accuracy (area under the receiver-operator characteristics curve 0.86) and to identify morphological phenotypes related to HRD. …”
Publicado 2022
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274por Peccoud, Jean, Lequime, Sébastian, Moltini-Conclois, Isabelle, Giraud, Isabelle, Lambrechts, Louis, Gilbert, ClémentEnlace del recurso
Publicado 2018
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275por Tomar, Jasmine, Tonnis, Wouter F., Patil, Harshad P., de boer, Anne H., Hagedoorn, Paul, Vanbever, Rita, Frijlink, Henderik W., Hinrichs, Wouter L.J.“…Imaging data showed that after pulmonary administration to mice the powders were deposited in the trachea/central airways when a commercially available insufflator was used while deep lung deposition was achieved when an in-house built aerosol generator was used. …”
Publicado 2019
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277por Jia, Yin, Ramalingam, Balakrishnan, Mohan, Rajesh Elara, Yang, Zhenyuan, Zeng, Zimou, Veerajagadheswar, Prabakaran“…Miss detection or false classification of hazardous objects poses an operational safety issue for mobile robots. This work presents a deep-learning-based context-aware multi-level information fusion framework for autonomous mobile cleaning robots to detect and avoid hazardous objects with a higher confidence level, even if the object is under occlusion. …”
Publicado 2023
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278por Xie, Hongling, Wang, Jiahao, Chen, Yuanyuan, Tu, Yeqiang, Chen, Yukai, Zhao, Yadong, Zhou, Pengfei, Wang, Shichun, Bai, Zhixin, Tang, QiuEnlace del recurso
Publicado 2023
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279por Urbanowicz, Tomasz K., Budniak, Wiktor, Buczkowski, Piotr, Perek, Bartłomiej, Walczak, Maciej, Tomczyk, Jadwiga, Katarzyński, Sławomir, Jemielity, MarekEnlace del recurso
Publicado 2014
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280por Kimes, Nikole E., Callaghan, Amy V., Aktas, Deniz F., Smith, Whitney L., Sunner, Jan, Golding, BernardT., Drozdowska, Marta, Hazen, Terry C., Suflita, Joseph M., Morris, Pamela J.“…Marine subsurface environments such as deep-sea sediments, house abundant and diverse microbial communities that are believed to influence large-scale geochemical processes. …”
Publicado 2013
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