Kutatás
Az AIP mögött álló tudományos munka
Kutatócsapatunk társszerzőségével megjelent, lektorált tanulmányok. Minden tétel az eredeti folyóirat- vagy konferenciakiadványra mutat.
34
publikáció a listán
2 800+
hivatkozás
2013
első tanulmány
- Journal of Cutaneous Medicine and Surgery2026Bőrgyógyászati AIEvaluating the Difference in Diagnostic Accuracy on Common Dermatologic Conditions in Skin of Colour and the Impact of Artificially Processed Images
Cirone K, Akrout M, Abid L, Solis-Reyes S, Simpson R, Kiss N
DOI: 10.1177/12034754251408483Tanulmány megnyitása - IEEE Data Descriptions2026Bőrgyógyászati AIDescriptor: ISIC Archive Multi-Annotator Dermoscopic Skin Lesion Segmentation Dataset (IMA++)
Abhishek K, Kawahara J, Hamarneh G
- MICCAI ISIC Skin Image Analysis Workshop (Springer LNCS)2025Bőrgyógyászati AIWhat Can We Learn from Inter-Annotator Variability in Skin Lesion Segmentation?
Abhishek K, Kawahara J, Hamarneh G
- MICCAI ISIC Skin Image Analysis Workshop (Springer LNCS)2024Bőrgyógyászati AISegmentation Style Discovery: Application to Skin Lesion Images
Abhishek K, Kawahara J, Hamarneh G
- Deep Generative Models workshop, MICCAI (Springer LNCS)2024Bőrgyógyászati AIDiffusion-Based Data Augmentation for Skin Disease Classification: Impact Across Original Medical Datasets to Fully Synthetic Images
Akrout M, Gyepesi B, Holló P, Poór A, Kincső B, Solis S, Cirone K, Kawahara J, Slade L, Abid L, Kovács M, Fazekas I
- JMIR Dermatology2024Bőrgyógyászati AIAssessing the Utility of Multimodal Large Language Models (GPT-4 Vision and Large Language and Vision Assistant) in Identifying Melanoma Across Different Skin Tones
Cirone K, Akrout M, Abid L, Oakley A
DOI: 10.2196/55508Tanulmány megnyitása - Journal of Cutaneous Medicine and Surgery2024Bőrgyógyászati AIEvaluation of Vision LLMs GPT-4V and LLaVA for the Recognition of Features Characteristic of Melanoma
Cirone K, Akrout M, et al.
DOI: 10.1177/12034754231220934Tanulmány megnyitása
- EPIMI workshop, MICCAI (Springer LNCS)2022Bőrgyógyászati AIA 35-Year Longitudinal Analysis of Dermatology Patient Behavior across Economic and Cultural Manifestations in Tunisia, and the Impact of Digital Tools
Akrout M, Amdouni F, Feriani N, Kourda J, Abid L
- Scientific Reports2021Bőrgyógyászati AIPredicting the clinical management of skin lesions using deep learning
Abhishek K, Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1038/s41598-021-87064-7Tanulmány megnyitása - Medical Image Analysis2021Bőrgyógyászati AISkin3D: Detection and longitudinal tracking of pigmented skin lesions in 3D total-body textured meshes
Zhao M, Kawahara J, Abhishek K, Shamanian S, et al.
- arXiv preprint2021Gépi tanulásOptimizing Binary Symptom Checkers via Approximate Message Passing
Akrout M, Bellili F, Mezghani A, Amdouni H
DOI: 10.48550/arxiv.2111.00303Tanulmány megnyitása
- arXiv preprint2020Gépi tanulásBilinear Generalized Vector Approximate Message Passing
Akrout M, Housseini A, Bellili F, Mezghani A
DOI: 10.48550/arxiv.2009.06854Tanulmány megnyitása
- Information Processing in Medical Imaging (IPMI), Springer LNCS2019Bőrgyógyászati AIMelanoma Recognition via Visual Attention
Yan Y, Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1007/978-3-030-20351-1_62Tanulmány megnyitása - arXiv preprint2019Gépi tanulásDeep Learning without Weight Transport
Akrout M, Wilson C, Humphreys PC, Lillicrap T, et al.
DOI: 10.48550/arxiv.1904.05391Tanulmány megnyitása - arXiv preprint2019Gépi tanulásHacking Google reCAPTCHA v3 using Reinforcement Learning
Akrout I, Feriani A, Akrout M
DOI: 10.48550/arxiv.1903.01003Tanulmány megnyitása
- IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics2018Bőrgyógyászati AISeven-Point Checklist and Skin Lesion Classification Using Multitask Multimodal Neural Nets
Kawahara J, Daneshvar S, Argenziano G, Hamarneh G
DOI: 10.1109/jbhi.2018.2824327Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)2018Orvosi képalkotásConnectome priors in deep neural networks to predict autism
Brown CJ, Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1109/isbi.2018.8363534Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC)2018Gépi tanulásBenchmarking and Analyzing Deep Neural Network Training
Zhu H, Akrout M, Zheng B, Pelegris A, et al.
DOI: 10.1109/iiswc.2018.8573476Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)2018Bőrgyógyászati AIDeep auto-context fully convolutional neural network for skin lesion segmentation
Mirikharaji Z, Izadi S, Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1109/isbi.2018.8363711Tanulmány megnyitása - IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics2018Bőrgyógyászati AIFully Convolutional Neural Networks to Detect Clinical Dermoscopic Features
Kawahara J, Hamarneh G
- PLOS ONE2018GenomikaAn open-source k-mer based machine learning tool for fast and accurate subtyping of HIV-1 genomes
Solis-Reyes S, Avino M, Poon AFY, Kari L
DOI: 10.1371/journal.pone.0206409Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)2018Bőrgyógyászati AIGenerative adversarial networks to segment skin lesions
Izadi S, Mirikharaji Z, Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1109/isbi.2018.8363712Tanulmány megnyitása
- MICCAI workshop (GRAIL), Springer LNCS2017Bőrgyógyászati AIGraph Geodesics to Find Progressively Similar Skin Lesion Images
Kawahara J, Moriarty KP, Hamarneh G
DOI: 10.1007/978-3-319-67675-3_4Tanulmány megnyitása - Computer Methods and Programs in Biomedicine2017Orvosi képalkotásPareto-optimal multi-objective dimensionality reduction deep auto-encoder for mammography classification
Taghanaki SA, Kawahara J, Miles B, Hamarneh G
DOI: 10.1016/j.cmpb.2017.04.012Tanulmány megnyitása
- NeuroImage2016Orvosi képalkotásBrainNetCNN: Convolutional neural networks for brain networks; towards predicting neurodevelopment
Kawahara J, Brown CJ, Miller SP, Booth BG, et al.
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2016.09.046Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)2016Bőrgyógyászati AIDeep features to classify skin lesions
Kawahara J, BenTaieb A, Hamarneh G
DOI: 10.1109/isbi.2016.7493528Tanulmány megnyitása - BMC Bioinformatics2016GenomikaAdditive methods for genomic signatures
Karamichalis R, Kari L, Konstantinidis S, Kopecki S, et al.
DOI: 10.1186/s12859-016-1157-8Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)2016Orvosi képalkotásMulti-loss convolutional networks for gland analysis in microscopy
BenTaieb A, Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1109/isbi.2016.7493349Tanulmány megnyitása - Machine Learning in Medical Imaging workshop, MICCAI (Springer LNCS)2016Bőrgyógyászati AIMulti-resolution-Tract CNN with Hybrid Pretrained and Skin-Lesion Trained Layers
Kawahara J, Hamarneh G
DOI: 10.1007/978-3-319-47157-0_20Tanulmány megnyitása
- Middle East Conference on Biomedical Engineering (MECBME)2014Orvosi képalkotásTowards multi-modal image-guided tumour identification in robot-assisted partial nephrectomy
Hamarneh G, Amir-Khalili A, Nosrati MS, Figueroa IO, et al.
DOI: 10.1109/mecbme.2014.6783230Tanulmány megnyitása - MICCAI (Springer LNCS)2014Orvosi képalkotásAutomatic Labelling of Tumourous Frames in Free-Hand Laparoscopic Ultrasound Video
Kawahara J, Peyrat J, Abinahed J, Al-Alao O, et al.
DOI: 10.1007/978-3-319-10470-6_84Tanulmány megnyitása - Springer Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics2014Orvosi képalkotásNovel Morphological and Appearance Features for Predicting Physical Disability from MR Images in Multiple Sclerosis Patients
Kawahara J, McIntosh C, Tam R, Hamarneh G
DOI: 10.1007/978-3-319-07269-2_6Tanulmány megnyitása
- Machine Learning in Medical Imaging workshop, MICCAI (Springer LNCS)2013Orvosi képalkotásAugmenting Auto-context with Global Geometric Features for Spinal Cord Segmentation
Kawahara J, McIntosh C, Tam R, Hamarneh G
DOI: 10.1007/978-3-319-02267-3_27Tanulmány megnyitása - IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)2013Orvosi képalkotásGlobally optimal spinal cord segmentation using a minimal path in high dimensions
Kawahara J, McIntosh C, Tam R, Hamarneh G
DOI: 10.1109/isbi.2013.6556608Tanulmány megnyitása