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Deep learning for the detection of microsatellite instability from histology images in colorectal cancer : A systematic literature review

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In
ImmunoInformatics 3/4, Seiten/Artikel-Nr.:100008

ImpressumAmsterdam : Elsevier

Umfang[1]-9

ISSN2667-1190

Person Kather, Jakob N. auch Last author

Online
DOI: 10.1016/j.immuno.2021.100008

DOI: 10.18154/RWTH-2024-06965
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/989747/files/989747.pdf

Einrichtungen

  1. Klinik und Lehrstuhl für Innere Medizin (mit dem Schwerpunkt Nephrologie und Immunologie) (531020-2 ; 932610)
  2. Institut und Lehrstuhl für Pathologie (528001-2 ; 922910)

Projekte

  1. DFG project 322900939 - TRR 219: Mechanismen kardiovaskulärer Komplikationen bei chronischer Niereninsuffizienz (322900939) (322900939)
  2. DFG project 454024652 - Translationale Nephropathologie (454024652) (454024652)
  3. BMBF 01GM1901A - STOP-FSGS - Translationaler Forschungsverbund zur Verbesserung der Diagnostik und Therapie der FSGS, TP 1: Rolle des MIF-Signalwegs bei FSGS; TP 4: Pathogenese und neue therapeutische Ansätze (01GM1901A) (01GM1901A)
  4. BMG-ZMVI1-2520DAT111 - Diagnosestellung und Risikostratifizierung von Lebererkrankungen mittels Deep Learning anhand von klinischen Routinedaten (DEEP LIVER) (BMG-ZMVI1-2520DAT111) (BMG-ZMVI1-2520DAT111)
  5. BMWK 01MK2002A - Verbundprojekt: EMPAIA – Ecosystem for pathology diagnostics with AI assistance; Teilvorhaben: Koordination, Referenzzentren und Workflowintegragtion von KI-Lösungen (01MK2002A) (01MK2002A)
  6. AIM.imaging.CKD - AI-augmented, Multiscale Image-based Diagnostics of Chronic Kidney Disease (101001791) (101001791)
  7. G:(DE-82)Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864 - Max-Eder-Nachwuchsgruppenprogramm - Optimierung von Immuntherapie-Strategien bei gastrointestinalen Tumoren mit prädiktiven und mechanistischen Computermodellen (Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864) (Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864)

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Dokumenttyp
Journal Article

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Interne Identnummern
RWTH-2024-06965
Datensatz-ID: 989747

Beteiligte Länder
Germany, Netherlands, UK, USA

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO


Medline ; Creative Commons Attribution CC BY 4.0 ; OpenAccess

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Document types > Articles > Journal Articles
Publication server / Open Access
Faculty of Medicine (Fac.10)
528001\-2
531020\-2
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 Record created 2024-07-25, last modified 2024-10-23


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