Using Deep Learning Artificial Intelligence Algorithms to Verify N-Nitroso-N-Methylurea and Urethane Positive Control Proliferative Changes in Tg-RasH2 Mouse Carcinogenicity Studies.

Rudmann, Daniel; Albretsen, Jay; Doolan, Colin; Gregson, Mark; Dray, Beth; Sargeant, Aaron; O'Shea D, Donal; Kuklyte, Jogile; Power, Adam; Fitzgerald, Jenny

Rudmann, Daniel; Albretsen, Jay; Doolan, Colin; Gregson, Mark; Dray, Beth; Sargeant, Aaron; O'Shea D, Donal; Kuklyte, Jogile; Power, Adam; Fitzgerald, Jenny.

Afiliación

Rudmann D; 129269Charles River Laboratories, Ashland, OH, USA.
Albretsen J; 537465Charles River Laboratories, Mattawan, MI, USA.
Doolan C; Deciphex, Dublin, Ireland.
Gregson M; Deciphex, Dublin, Ireland.
Dray B; 129269Charles River Laboratories, Ashland, OH, USA.
Sargeant A; Charles River Laboratories, Spencerville, OH, USA.
O'Shea D D; Deciphex, Dublin, Ireland.
Kuklyte J; Deciphex, Dublin, Ireland.
Power A; Deciphex, Dublin, Ireland.
Fitzgerald J; Deciphex, Dublin, Ireland.

Toxicol Pathol ; 49(4): 938-949, 2021 06.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33287665

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Uretano; Algoritmos; Animales; Inteligencia Artificial; Carcinógenos/toxicidad; Compuestos de Metilurea; Ratones; Ratones Transgénicos; Uretano/toxicidad

Palabras clave

Tg-rasH2; artificial intelligence; carcinogenicity; convolutional neural network; deep learning; safety assessment

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Uretano / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Animals Idioma: En Revista: Toxicol Pathol Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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