Deep Learning for Automated Quantification of Radiographic Tumor Phenotypes

Informations projet

CANCER-RADIOMICS

N° de convention de subvention: 866504

DOI

10.3030/866504

Date de signature de la CE 3 Juillet 2020

Date de début 1 Août 2020

Date de fin 31 Juillet 2026

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coût total

€ 2 000 000,00

Contribution de l’UE

€ 2 000 000,00

Coordonné par

UNIVERSITEIT MAASTRICHT
Netherlands

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (7)

Deep-learning system to improve the quality and efficiency of volumetric heart segmentation for breast cancer.

Auteurs: Roman Zeleznik, Jakob Weiss, Jana Taron, Christian Guthier, Danielle S Bitterman, Cindy Hancox, Benjamin H Kann, Daniel W Kim, Rinaa S Punglia, Jeremy Bredfeldt, Borek Foldyna, Parastou Eslami, Michael T Lu, Udo Hoffmann, Raymond Mak, Hugo JWL Aerts
Publié dans: NPJ digital medicine, 2021, ISSN 2398-6352
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41746-021-00416-5

Clinical validation of deep learning algorithms for radiotherapy targeting of non-small-cell lung cancer: an observational study

Auteurs: Ahmed Hosny, Danielle S Bitterman, Christian V Guthier, Jack M Qian, Hannah Roberts, Subha Perni, Anurag Saraf, Luke C Peng, Itai Pashtan, Zezhong Ye, Benjamin H Kann, David E Kozono, David Christiani, Paul J Catalano, Hugo J W L Aerts, Raymond H Mak
Publié dans: The Lancet Digital Health, Numéro Volume 4, Numéro 9, September 2022, 2022, Page(s) Pages e657-e666, ISSN 2589-7500
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/s2589-7500(22)00129-7

Validation of a Deep Learning-Based Model to Predict Lung Cancer Risk Using Chest Radiographs and Electronic Medical Record Data

Auteurs: Vineet K Raghu, Anika S Walia, Aniket N Zinzuwadia, Reece J Goiffon, Jo-Anne O Shepard, Hugo J W L Aerts, Inga T Lennes, Michael T Lu
Publié dans: Jama network open, Numéro Volume 5, Numéro number 12, 2022, Page(s) 13, ISSN 2574-3805
Éditeur: American Medical Association
DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2022.48793

Artificial intelligence for clinical oncology

Auteurs: Benjamin H Kann, Ahmed Hosny, Hugo JWL Aerts
Publié dans: Cancer Cell, 2021, ISSN 1878-3686
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/j.ccell.2021.04.002

Deep learning classification of lung cancer histology using CT images

Auteurs: Tafadzwa L Chaunzwa, Ahmed Hosny, Yiwen Xu, Andrea Shafer, Nancy Diao, Michael Lanuti, David C Christiani, Raymond H Mak, Hugo JWL Aerts
Publié dans: Nature Scientific Reports, 2021, ISSN 2045-2322
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-021-84630-x

Deep convolutional neural networks to predict cardiovascular risk from computed tomography

Auteurs: Roman Zeleznik, Borek Foldyna, Parastou Eslami, Jakob Weiss, Ivanov Alexander, Jana Taron, Chintan Parmar, Raza M Alvi, Dahlia Banerji, Mio Uno, Yasuka Kikuchi, Julia Karady, Lili Zhang, Jan-Erik Scholtz, Thomas Mayrhofer, Asya Lyass, Taylor F Mahoney, Joseph M Massaro, Ramachandran S Vasan, Pamela S Douglas, Udo Hoffmann, Michael T Lu, Hugo JWL Aerts
Publié dans: Nature communications, Numéro Volume 12, Numéro 1, 2021, Page(s) 1-9, ISSN 2041-1723
Éditeur: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-021-20966-2

Deep Learning-based Detection of Intravenous Contrast Enhancement on CT Scans

Auteurs: Zezhong Ye, Jack M Qian, Ahmed Hosny, Roman Zeleznik, Deborah Plana, Jirapat Likitlersuang, Zhongyi Zhang, Raymond H Mak, Hugo J W L Aerts, Benjamin H Kann
Publié dans: Radiology: Artificial Intelligence, Numéro Volume 4 Numéro number 3, 2022, Page(s) 7, ISSN 2638-6100
Éditeur: Radiology
DOI: 10.1148/ryai.210285