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Scopri di più sull'articolo Computer aided diagnosis for Breast Cancer

Computer aided diagnosis for Breast Cancer

  • Autore dell'articolo:giovanni
  • Articolo pubblicato:6 Luglio 2022
  • Categoria dell'articolo:Breast

The aim of this project is to develop Computer Aided Diagnosis Systems that can support radiologist in the detection and characterization of breast lesions and that can provide predictive biomarkers of response to treatment.

Continua a leggereComputer aided diagnosis for Breast Cancer
Scopri di più sull'articolo RadioPhatomics for biomarkers discovery

RadioPhatomics for biomarkers discovery

  • Autore dell'articolo:giovanni
  • Articolo pubblicato:6 Luglio 2022
  • Categoria dell'articolo:RadioPhatomics

The aim of this study is to develop an AI-based multi-omics signatures predict response to treatment

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Scopri di più sull'articolo Radiomics for Precision Medicine

Radiomics for Precision Medicine

  • Autore dell'articolo:giovanni
  • Articolo pubblicato:6 Luglio 2022
  • Categoria dell'articolo:Radiomics

The aim of this project is to develop and validate radiomics signature to timely predict response to therapy of tumors based on radiomics and artificial intelligence.

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Scopri di più sull'articolo Deep Learning for Radiological Image Segmentation

Deep Learning for Radiological Image Segmentation

  • Autore dell'articolo:giovanni
  • Articolo pubblicato:6 Luglio 2022
  • Categoria dell'articolo:Senza categoria

The aim of this project is to develop new and innovative Deep Learning (DL) algorithms to automatically segment anatomical structures on radiological images. The main research branches are:

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Scopri di più sull'articolo Artificial Intelligence for Prostate Cancer

Artificial Intelligence for Prostate Cancer

  • Autore dell'articolo:giovanni
  • Articolo pubblicato:6 Luglio 2022
  • Categoria dell'articolo:Prostate

The aim of this study was to develop and validate on multivendor data a fully automated computer-aided diagnosis (CAD) system based on artificial intelligence, to automatically localize, segment, and classify PCa lesions according to their aggressiveness.

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Corso Massimo d'Azeglio, 52 Torino TO

valentina.giannini@unito.it

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