Suchergebnisse - van Treeck, Marko

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    Regression-based Deep-Learning predicts molecular biomarkers from pathology slides von El Nahhas, Omar S. M. (VerfasserIn) , Loeffler, Chiara M. L. (VerfasserIn) , Carrero, Zunamys I. (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Kolbinger, Fiona (VerfasserIn) , Hewitt, Katherine J. (VerfasserIn) , Muti, Hannah S. (VerfasserIn) , Graziani, Mara (VerfasserIn) , Zeng, Qinghe (VerfasserIn) , Calderaro, Julien (VerfasserIn) , Ortiz-Brüchle, Nadina (VerfasserIn) , Yuan, Tanwei (VerfasserIn) , Hoffmeister, Michael (VerfasserIn) , Brenner, Hermann (VerfasserIn) , Brobeil, Alexander (VerfasserIn) , Reis-Filho, Jorge S. (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  2. 2
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    Privacy-preserving large language models for structured medical information retrieval von Wiest, Isabella (VerfasserIn) , Ferber, Dyke (VerfasserIn) , Zhu, Jiefu (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Meyer, Sonja K. (VerfasserIn) , Juglan, Radhika (VerfasserIn) , Carrero, Zunamys I. (VerfasserIn) , Paech, Daniel (VerfasserIn) , Kleesiek, Jens Philipp (VerfasserIn) , Ebert, Matthias (VerfasserIn) , Truhn, Daniel (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  3. 3
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    Deep learning for dual detection of microsatellite instability and POLE mutations in colorectal cancer histopathology von Gustav, Marco (VerfasserIn) , Reitsam, Nic Gabriel (VerfasserIn) , Carrero, Zunamys I. (VerfasserIn) , Loeffler, Chiara M. L. (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Yuan, Tanwei (VerfasserIn) , West, Nicholas P. (VerfasserIn) , Quirke, Philip (VerfasserIn) , Brinker, Titus Josef (VerfasserIn) , Brenner, Hermann (VerfasserIn) , Favre, Loëtitia (VerfasserIn) , Märkl, Bruno (VerfasserIn) , Stenzinger, Albrecht (VerfasserIn) , Brobeil, Alexander (VerfasserIn) , Hoffmeister, Michael (VerfasserIn) , Calderaro, Julien (VerfasserIn) , Pujals, Anaïs (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  4. 4
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    Prediction of homologous recombination deficiency from routine histology with attention-based multiple instance learning in nine different tumor types von Löffler, Chiara (VerfasserIn) , El Nahhas, Omar S. M. (VerfasserIn) , Muti, Hannah Sophie (VerfasserIn) , Carrero, Zunamys I. (VerfasserIn) , Seibel, Tobias Julian (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Cifci, Didem (VerfasserIn) , Gustav, Marco (VerfasserIn) , Bretz, Kevin (VerfasserIn) , Gaisa, Nadine (VerfasserIn) , Lehmann, Kjong-Van (VerfasserIn) , Leary, Alexandra (VerfasserIn) , Selenica, Pier (VerfasserIn) , Reis-Filho, Jorge S. (VerfasserIn) , Ortiz-Bruechle, Nadina (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  5. 5
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    Generalizable biomarker prediction from cancer pathology slides with self-supervised deep learning: a retrospective multi-centric study von Niehues, Jan Moritz (VerfasserIn) , Quirke, Philip (VerfasserIn) , West, Nicholas P. (VerfasserIn) , Grabsch, Heike I. (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Schirris, Yoni (VerfasserIn) , Veldhuizen, Gregory P. (VerfasserIn) , Hutchins, Gordon G. A. (VerfasserIn) , Richman, Susan D. (VerfasserIn) , Foersch, Sebastian (VerfasserIn) , Brinker, Titus Josef (VerfasserIn) , Fukuoka, Junya (VerfasserIn) , Bychkov, Andrey (VerfasserIn) , Uegami, Wataru (VerfasserIn) , Truhn, Daniel (VerfasserIn) , Brenner, Hermann (VerfasserIn) , Brobeil, Alexander (VerfasserIn) , Hoffmeister, Michael (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  6. 6
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    Self-supervised attention-based deep learning for pan-cancer mutation prediction from histopathology von Saldanha, Oliver Lester (VerfasserIn) , Löffler, Chiara (VerfasserIn) , Niehues, Jan Moritz (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Seraphin, Tobias Paul (VerfasserIn) , Hewitt, Katherine Jane (VerfasserIn) , Cifci, Didem (VerfasserIn) , Veldhuizen, Gregory Patrick (VerfasserIn) , Ramesh, Siddhi (VerfasserIn) , Pearson, Alexander T. (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  7. 7
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    Predicting mutational status of driver and suppressor genes directly from histopathology with deep learning: a systematic study across 23 solid tumor types von Löffler, Chiara (VerfasserIn) , Gaisa, Nadine (VerfasserIn) , Muti, Hannah Sophie (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Echle, Amelie (VerfasserIn) , Ghaffari Laleh, Narmin (VerfasserIn) , Trautwein, Christian (VerfasserIn) , Heij, Lara R. (VerfasserIn) , Grabsch, Heike I. (VerfasserIn) , Ortiz Bruechle, Nadina (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  8. 8
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    Weakly supervised end-to-end artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy von Bündgens, Lukas (VerfasserIn) , Cifci, Didem (VerfasserIn) , Ghaffari Laleh, Narmin (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Koenen, Maria T. (VerfasserIn) , Zimmermann, Henning W. (VerfasserIn) , Herbold, Till (VerfasserIn) , Lux, Thomas Joachim (VerfasserIn) , Hann, Alexander (VerfasserIn) , Trautwein, Christian (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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  9. 9
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    Adversarial attacks and adversarial robustness in computational pathology von Ghaffari Laleh, Narmin (VerfasserIn) , Truhn, Daniel (VerfasserIn) , Veldhuizen, Gregory Patrick (VerfasserIn) , Han, Tianyu (VerfasserIn) , van Treeck, Marko (VerfasserIn) , Buelow, Roman D. (VerfasserIn) , Langer, Rupert (VerfasserIn) , Dislich, Bastian (VerfasserIn) , Boor, Peter (VerfasserIn) , Schulz, Volkmar (VerfasserIn) , Kather, Jakob Nikolas (VerfasserIn) ,


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