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Credibility of In Silico Trial Technologies - A Theoretical Framing
2020-01-01 Viceconti, Marco; Juarez, Miguel; Curreli, Cristina; Pennisi, Marzio; Russo, Giulia; Pappalardo, Francesco
Severity and Consolidation Quantification of COVID-19 from CT Images Using Deep Learning Based on Hybrid Weak Labels
2020-01-01 Wu, D.; Gong, K.; Arru, C. D.; Homayounieh, F.; Bizzo, B.; Buch, V.; Ren, H.; Kim, K.; Neumark, N.; Xu, P.; Liu, Z.; Fang, W.; Xie, N.; Tak, W. Y.; Park, S. Y.; Lee, Y. R.; Kang, M. K.; Park, J. G.; Carriero, A.; Saba, L.; Masjedi, M.; Talari, H.; Babaei, R.; Mobin, H. K.; Ebrahimian, S.; Dayan, I.; Kalra, M. K.; Li, Q.
Titolo | Data di pubblicazione | Autore(i) | File |
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Credibility of In Silico Trial Technologies - A Theoretical Framing | 1-gen-2020 | Viceconti, Marco; Juarez, Miguel; Curreli, Cristina; Pennisi, Marzio; Russo, Giulia; Pappalardo, Francesco | |
Severity and Consolidation Quantification of COVID-19 from CT Images Using Deep Learning Based on Hybrid Weak Labels | 1-gen-2020 | Wu, D.; Gong, K.; Arru, C. D.; Homayounieh, F.; Bizzo, B.; Buch, V.; Ren, H.; Kim, K.; Neumark, N.; Xu, P.; Liu, Z.; Fang, W.; Xie, N.; Tak, W. Y.; Park, S. Y.; Lee, Y. R.; Kang, M. K.; Park, J. G.; Carriero, A.; Saba, L.; Masjedi, M.; Talari, H.; Babaei, R.; Mobin, H. K.; Ebrahimian, S.; Dayan, I.; Kalra, M. K.; Li, Q. |
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