D
Daniel A. Orringer
H指数:40
被引数:6,854
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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改进神经外科预测模型:合成数据与基础模型的应用
Neurosurgery
IF3.9
胶质瘤发生中的区域差异性:一项多机构空间分析
Neurosurgery
IF3.9
AI驱动的无标记拉曼光谱学用于术中脊柱肿瘤评估
npj Digital Medicine
IF15.1
智能组织学在肿瘤神经外科中的应用
基于人工智能和受激拉曼显微技术的弥漫性胶质瘤超快速单细胞分子分类
NEURO-ONCOLOGY
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基于人工智能的形态测量分析揭示了IDH突变型与IDH野生型肿瘤以及非肿瘤组织在标签自由拉曼成像中单细胞分辨率的独特核特征
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
诊断时的肿瘤体积可预测IDH突变型星形细胞瘤的生存情况
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
空间约束的胶质瘤发生:一项多机构胶质瘤定位图谱揭示了潜在的区域易损性
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
TAPS液体活检:一种用于中枢神经系统(CNS)肿瘤的超敏感、整合基因组-表观基因组学脑脊液(CSF)检测方法
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
超灵敏集成的基因组-表观基因组cfDNA CNS肿瘤检测试剂盒,使用四嗪辅助吡啶硼烷测序(TAPS)
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
利用无标签刺激拉曼组织学及人工智能进行脊柱肿瘤的近实时术中分类
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
AI增强的受激拉曼组织学技术用于近实时原发性中枢神经系统淋巴瘤识别及与其他中枢神经系统病灶的鉴别
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
基于人工智能的核形态测量揭示了刺激拉曼组织学中IDH突变型、IDH野生型和非肿瘤细胞之间的不同形态模式
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
垂体神经内分泌肿瘤的DNA甲基化谱分析,根据表观遗传分化识别出不同的临床和病理亚型
NEURO-ONCOLOGY
IF13.4
神经外科医师学会关于成人新诊断WHO II级弥漫性胶质瘤中影像学作用的系统评价和循证指南:更新
NEUROSURGERY
IF3.9

