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CT-based radiomics to predict development of macrovascular invasion in hepatocellular carcinoma: A multicenter study 期刊论文
Hepatobiliary & Pancreatic Diseases International, 2021, 卷号: 2021, 期号: --, 页码: --
作者:  Jingwei Wei;  Sirui Fu;  Jie Zhang;  Dongsheng Gu;  Xiaoqun Li;  Xudong Chen;  Shuaitong Zhang;  Xiaofei He;  Jianfeng Yan;  Ligong Lu;  Jie Tian
Adobe PDF(1564Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：178/39  |  提交时间：2022/04/06
Computed tomography  Hepatocellular carcinoma  Macrovascular invasion  Prognosis  Radiomics  
Non-invasive measurement of PD-L1 status and prediction of immunotherapy response using deep learning of PET/CT images 期刊论文
JOURNAL FOR IMMUNOTHERAPY OF CANCER, 2021, 卷号: 9, 期号: 6, 页码: 15
作者:  Mu, Wei;  Jiang, Lei;  Shi, Yu;  Tunali, Ilke;  Gray, Jhanelle E.;  Katsoulakis, Evangelia;  Tian, Jie;  Gillies, Robert J.;  Schabath, Matthew B.
收藏  |  浏览/下载：152/0  |  提交时间：2021/08/15
tumor biomarkers  immunotherapy  
基于病理图像的细胞生物标志物表达预测算法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  边畅
Adobe PDF(22377Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：258/4  |  提交时间：2021/06/21
深度学习，半监督学习，细胞生物标志物，苏木精-伊红染色，多光谱免疫荧光染色，数字病理技术  
A review of the application of machine learning in molecular imaging 期刊论文
Annals of Translational Medicine, 2021, 卷号: 0, 期号: 0, 页码: 0
作者:  Yin, Lin;  Cao, Zhen;  Wang, Kun;  Tian, Jie;  Yang, Xing;  Zhang, Jianhua
Adobe PDF(4435Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：190/38  |  提交时间：2021/06/16
molecular imaging, machine learning, artificial intelligence  
A Computational Prediction Method Based on Modified U-Net for Cell Distribution in Tumor Microenvironment 会议论文
, 线上会议, 2021-2-15
作者:  Bian, Chang;  Wang, Yu;  An, Yu;  Wang, Hanfan;  Du, Yang;  Tian, Jie
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ImmunoAIzer: A Deep Learning-Based Computational Framework to Characterize Cell Distribution and Gene Mutation in Tumor Microenvironment 期刊论文
CANCERS, 2021, 卷号: 13, 期号: 7, 页码: 21
作者:  Bian, Chang;  Wang, Yu;  Lu, Zhihao;  An, Yu;  Wang, Hanfan;  Kong, Lingxin;  Du, Yang;  Tian, Jie
Adobe PDF(14076Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：280/24  |  提交时间：2021/05/17
deep learning  cell distribution  biomarker  tumor gene mutation  tumor microenvironment (TME)  semi-supervised learning  hematoxylin and eosin (H&  E)