C
Charlie Alexander Hamm
H指数:13
被引数:953
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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健康德国男性前列腺特异性抗原(PSA)、PSA密度和MRI前列腺体积的参考值
European Radiology
IF4.7
人工智能在前列腺癌MRI检测中的现状与未来方向:ESUR前列腺MRI工作组报告作者
European Radiology
IF4.7
对Sud和Houlston的回应
基于成像的临床决策树在前列腺癌患者根治性前列腺切除术前实现前列腺外侵及的风险分层
CT影像组学模型在预测前列腺癌淋巴结分期中[68Ga]Ga-PSMA-PET阳性结果方面,并未优于专家。
Current Oncology
IF3.4
临床疑似前列腺癌男性在磁共振成像前的多基因风险评分用于风险分层
对比剂注射压力对血管造影图像质量的影响
基于影像学的肿瘤学反应标准。实体瘤和淋巴瘤治疗反应的评估
RADIOLOGIE
IF0.6
UteroVAE:一种用于子宫腺肌症、子宫肌瘤和健康子宫MRI编码的形状信息变分自编码器
基于图像的反应标准在肿瘤学
ONKOLOGIE
IF0.2
ONKOLOGIE
IF0.2
不可切除性肝细胞癌局部区域治疗的免疫学效应
JHEP Reports
IF7.5
比较大型语言模型和文本嵌入模型在放射学报告文本、语义和关键变更自动化分类中的应用
比较定量疗效评估工具与LIRADS治疗反应算法在经间质高剂量率近距离治疗和常规经动脉化疗栓塞后的肝细胞癌患者中的预后价值
CANCERS
IF4.4
用于前列腺mpMRI的自动24扇区网格图算法可提高前列腺病变位置报告的准确性和有效性
分析TotalSegmentator在头颅CT扫描中的面部特征移除应用
RADIOGRAPHY
IF2.8
人工智能辅助经会阴活检计划在前列腺癌疑似患者中的诊断效用: 一项前瞻性队列研究
使用卷积神经网络对MRI序列进行与元数据无关的分类: 成功应用于前列腺MRI
交互式可解释的深度学习模型在MRI上告知前列腺癌诊断
RADIOLOGY
IF15.2

