Detalles de la búsqueda
1.
Generative Deep Learning in Digital Pathology Workflows.
Am J Pathol
; 191(10): 1717-1723, 2021 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33838127
2.
Identifying prognostic structural features in tissue sections of colon cancer patients using point pattern analysis.
Stat Med
; 38(8): 1421-1441, 2019 04 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30488481
3.
Quantification of tumour budding, lymphatic vessel density and invasion through image analysis in colorectal cancer.
J Transl Med
; 12: 156, 2014 Jun 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24885583
4.
An international multi-institutional validation study of the algorithm for prostate cancer detection and Gleason grading.
NPJ Precis Oncol
; 7(1): 77, 2023 Aug 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37582946
5.
Reproducibility of deep learning in digital pathology whole slide image analysis.
PLOS Digit Health
; 1(12): e0000145, 2022 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36812609
6.
Use of High-Plex Data Reveals Novel Insights into the Tumour Microenvironment of Clear Cell Renal Cell Carcinoma.
Cancers (Basel)
; 14(21)2022 Nov 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36358805
7.
Identification of plasma proteins associated with oesophageal cancer chemotherapeutic treatment outcomes using SWATH-MS.
J Proteomics
; 266: 104684, 2022 08 30.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35842220
8.
Prognostic features of the tumour microenvironment in oesophageal adenocarcinoma.
Biochim Biophys Acta Rev Cancer
; 1876(2): 188598, 2021 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34332022
9.
Automated Detection and Classification of Desmoplastic Reaction at the Colorectal Tumour Front Using Deep Learning.
Cancers (Basel)
; 13(7)2021 Mar 31.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33807394
10.
YAP Translocation Precedes Cytoskeletal Rearrangement in Podocyte Stress Response: A Podometric Investigation of Diabetic Nephropathy.
Front Physiol
; 12: 625762, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34335284
11.
Assessment of Immunological Features in Muscle-Invasive Bladder Cancer Prognosis Using Ensemble Learning.
Cancers (Basel)
; 13(7)2021 Apr 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33915698
12.
A Comparison of Methods for Studying the Tumor Microenvironment's Spatial Heterogeneity in Digital Pathology Specimens.
J Pathol Inform
; 12: 6, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34012710
13.
Corrigendum: Deep Learning for Whole Slide Image Analysis: An Overview.
Front Med (Lausanne)
; 7: 419, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32974358
14.
The differential expression of micro-RNAs 21, 200c, 204, 205, and 211 in benign, dysplastic and malignant melanocytic lesions and critical evaluation of their role as diagnostic biomarkers.
Virchows Arch
; 477(1): 121-130, 2020 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32388720
15.
Prognostic significance of mesothelin expression in colorectal cancer disclosed by area-specific four-point tissue microarrays.
Virchows Arch
; 477(3): 409-420, 2020 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32107600
16.
Computerized Image Analysis of Tumor Cell Nuclear Morphology Can Improve Patient Selection for Clinical Trials in Localized Clear Cell Renal Cell Carcinoma.
J Pathol Inform
; 11: 35, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33343995
17.
Spatial immune profiling of the colorectal tumor microenvironment predicts good outcome in stage II patients.
NPJ Digit Med
; 3: 71, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32435699
18.
Deep Learning for Whole Slide Image Analysis: An Overview.
Front Med (Lausanne)
; 6: 264, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31824952
19.
Automated Analysis of Lymphocytic Infiltration, Tumor Budding, and Their Spatial Relationship Improves Prognostic Accuracy in Colorectal Cancer.
Cancer Immunol Res
; 7(4): 609-620, 2019 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30846441
20.
Automated tumour budding quantification by machine learning augments TNM staging in muscle-invasive bladder cancer prognosis.
Sci Rep
; 9(1): 5174, 2019 03 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30914794