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Aoyama, Kazuharu
33
Ergebnisse:
Artikel (Online) X
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Sortierung: Relevanz
Sortierung: Jahr
?
1
Application of artificial intelligence using convolutional ..:
Tokai, Yoshitaka
;
Yoshio, Toshiyuki
;
Aoyama, Kazuharu
...
Esophagus. 17 (2020) 3 - p. 250-256 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1007/..
?
2
Application of Convolutional Neural Networks for Detection ..:
Inoue, Shuntaro
;
Shichijo, Satoki
;
Aoyama, Kazuharu
...
Clinical and Translational Gastroenterology. 11 (2020) 3 - p. e00154 , 2020
Link:
https://doi.org/10.14309..
?
3
Automatic detection and classification of protruding lesion..:
Saito, Hiroaki
;
Aoki, Tomonori
;
Aoyama, Kazuharu
...
Gastrointestinal Endoscopy. 92 (2020) 1 - p. 144-151.e1 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
4
Endoscopic detection and differentiation of esophageal lesi..:
Ohmori, Masayasu
;
Ishihara, Ryu
;
Aoyama, Kazuharu
...
Gastrointestinal Endoscopy. 91 (2020) 2 - p. 301-309.e1 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
5
Artificial intelligence for the detection of esophageal and..:
Iwagami, Hiroyoshi
;
Ishihara, Ryu
;
Aoyama, Kazuharu
...
Journal of Gastroenterology and Hepatology. 36 (2020) 1 - p. 131-136 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1111/..
?
6
Sa1209 APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE USING CONVOLU..:
Tokai, Yoshitaka
;
Yoshio, Toshiyuki
;
Fujisaki, Junko
..
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 6 - p. AB169 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
7
Novel computer-assisted diagnosis system for endoscopic dis..:
Ozawa, Tsuyoshi
;
Ishihara, Soichiro
;
Fujishiro, Mitsuhiro
...
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 2 - p. 416-421.e1 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
8
Tu2003 APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS COULD D..:
Shichijo, Satoki
;
Aoyama, Kazuharu
;
Ozawa, Tsuyoshi
...
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 6 - p. AB653 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
9
1020 REAL-TIME COMPUTER-ASSISTED DIAGNOSIS SYSTEM OF COLORE..:
Ozawa, Tsuyoshi
;
Ishihara, Soichiro
;
Fujishiro, Mitsuhiro
...
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 6 - p. AB128 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
10
Diagnostic outcomes of esophageal cancer by artificial inte..:
Horie, Yoshimasa
;
Yoshio, Toshiyuki
;
Aoyama, Kazuharu
...
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 1 - p. 25-32 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
11
Clinical usefulness of a deep learning‐based system as the ..:
Aoki, Tomonori
;
Yamada, Atsuo
;
Aoyama, Kazuharu
...
Digestive Endoscopy. 32 (2019) 4 - p. 585-591 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1111/..
?
12
Stratification of gastric cancer risk using a deep neural n..:
Nakahira, Hiroko
;
Ishihara, Ryu
;
Aoyama, Kazuharu
...
JGH Open. 4 (2019) 3 - p. 466-471 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1002/..
?
13
Sa1257 SPECIALIST-LEVEL DIAGNOSTIC ACCURACY FOR CANCER INVA..:
Nakagawa, Kentaro
;
Ishihara, Ryu
;
Aoyama, Kazuharu
...
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 6 - p. AB191 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
14
Sa1252 THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO DETECT..:
Shiroma, Sho
;
Yoshio, Toshiyuki
;
Aoyama, Kazuharu
...
Gastrointestinal Endoscopy. 89 (2019) 6 - p. AB189 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
15
Classification for invasion depth of esophageal squamous ce..:
Nakagawa, Kentaro
;
Ishihara, Ryu
;
Aoyama, Kazuharu
...
Gastrointestinal Endoscopy. 90 (2019) 3 - p. 407-414 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
1-15