Результати пошуку - L. Cerdá Alberich

  • Показ 1 - 5 результатів із 5
Уточнити результати
  1. 1
    A practical solution to estimate the sample size required for clinical prediction models generated from observational research on data

    A practical solution to estimate the sample size required for clinical prediction models generated from observational research on data за авторством Carlos Baeza-Delgado, L. Cerdá Alberich, José Miguel Carot-Sierra, Diana Veiga-Canuto, Blanca Martínez de las Heras, Ben Raza, Luis Martí‐Bonmatí

    Опубліковано 2022
    Отримати повний текст Отримати повний текст
    Artigo
    Додати у Вибране
    Збережено в:
  2. 2
    Comparative Multicentric Evaluation of Inter-Observer Variability in Manual and Automatic Segmentation of Neuroblastic Tumors in Magnetic Resonance Images

    Comparative Multicentric Evaluation of Inter-Observer Variability in Manual and Automatic Segmentation of Neuroblastic Tumors in Magnetic Resonance Images за авторством Diana Veiga-Canuto, L. Cerdá Alberich, C. Sangüesa Nebot, Blanca Martínez de las Heras, Ulrike Pötschger, Michela Gabelloni, José Miguel Carot Sierra, Sabine Taschner‐Mandl, Vanessa Düster, Adela Cañete, Ruth Ladenstein, Emanuele Neri, Luis Martí‐Bonmatí

    Опубліковано 2022
    Отримати повний текст Отримати повний текст
    Artigo
    Додати у Вибране
    Збережено в:
  3. 3
    FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging

    FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging за авторством Karim Lekadir, Richard Osuala, Catherine Simone Gallin, Noussair Lazrak, Kaisar Kushibar, Gianna Tsakou, Susanna Aussò, L. Cerdá Alberich, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, Sara Colantonio, Nickolas Papanikolaou, Zohaib Salahuddin, Henry C. Woodruff, Philippe Lambin, Luis Martí‐Bonmatí

    Опубліковано 2021
    Отримати повний текст
    Pré-impressão
    Додати у Вибране
    Збережено в:
  4. 4
    Independent Validation of a Deep Learning nnU-Net Tool for Neuroblastoma Detection and Segmentation in MR Images

    Independent Validation of a Deep Learning nnU-Net Tool for Neuroblastoma Detection and Segmentation in MR Images за авторством Diana Veiga-Canuto, L. Cerdá Alberich, Ana Jiménez-Pastor, José Miguel Carot Sierra, Armando Gomis-Maya, C. Sangüesa-Nebot, Matías Fernández-Patón, Blanca Martínez de las Heras, Sabine Taschner‐Mandl, Vanessa Düster, Ulrike Pötschger, Thorsten Simon, Emanuele Neri, Ángel Alberich‐Bayarri, Adela Cañete, Barbara Hero, Ruth Ladenstein, Luis Martí‐Bonmatí

    Опубліковано 2023
    Отримати повний текст Отримати повний текст
    Artigo
    Додати у Вибране
    Збережено в:
  5. 5
    Data infrastructures for AI in medical imaging: a report on the experiences of five EU projects

    Data infrastructures for AI in medical imaging: a report on the experiences of five EU projects за авторством Haridimos Kondylakis, Varvara Kalokyri, Stelios Sfakianakis, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, Ana Jiménez-Pastor, Eduardo Camacho-Ramos, Ignácio Blanquer, J. Damián Segrelles, Sergio López-Huguet, Caroline Barelle, Magdalena Kogut-Czarkowska, Gianna Tsakou, Nikolaos Siopis, Zisis Sakellariou, Paschalis Bizopoulos, Vicky Drossou, Antonios Lalas, Konstantinos Votis, Pedro Mallol, Luis Martí‐Bonmatí, L. Cerdá Alberich, Karine Seymour, Samuel Boucher, Esther Ciarrocchi, Lauren A. Fromont, Jordi Rambla, Alexander Harms, A. Gutiérrez, Martijn P. A. Starmans, Fred Prior, Josep Lluis Gelpí, Karim Lekadir

    Опубліковано 2023
    Отримати повний текст Отримати повний текст
    Revisão
    Додати у Вибране
    Збережено в:

Інструменти для пошуку: