Katharina V. Hoebel, Andréanne Lemay, John Peter Campbell, Susan Ostmo, Michael F. Chiang, Christopher P. Bridge, Matthew Li, Praveer Singh, Aaron S. Coyner et Jayashree Kalpathy-Cramer
Article de revue
(2026)
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Renseignements supplémentaires: |
The code used to train the models can be found at https://github.com/andreanne-lemay/gray_zone_assessment.
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Département: |
Département de génie électrique
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Centre de recherche: |
NeuroPoly - Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie
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Organismes subventionnaires: |
Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), National Eye Institute, National Cancer Institute, Genentech, Intramural Research Program of the National Institutes of Health (NIH), Mitacs, Research to Prevent Blindness, Fondation et Alumni de Polytechnique Montréal
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Numéro de subvention: |
R01 HD107493, P30 EY10572, IT24359, U01CA242879
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URL de PolyPublie: |
https://publications.polymtl.ca/76188/
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Titre de la revue: |
PLOS Digital Health
(vol.
5, no
4)
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Maison d'édition: |
Public Library of Science
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DOI: |
10.1371/journal.pdig.0001248
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URL officielle: |
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001248
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Date du dépôt: |
27 avr. 2026 08:32
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Dernière modification: |
27 avr. 2026 08:37
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Citer en APA 7: |
Hoebel, K. V., Lemay, A., Peter Campbell, J., Ostmo, S., Chiang, M. F., Bridge, C. P., Li, M., Singh, P., Coyner, A. S., & Kalpathy-Cramer, J. (2026). Leveraging deep learning to infer continuous predictions from ordinal labels in medical imaging. PLOS Digital Health, 5(4), e0001248 (17 pages). https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001248
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