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Generating ovarian cancer CT volumes via multimodal conditioning
2024/2025 PECCHIARI, CARLOTTA
A multi-modal framework integrating radiomics and visual features via masked autoencoders and vision transformers for ovarian cancer resectability prediction
2025/2026 Song, Luca
Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in ovarian cancer from CT using multi-loss deep learning
2024/2025 Pastori, Francesco
| Fulltext | Data | Tipo | Titolo | Autore (i) |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03-26 | Tesi di laurea Magistrale | Generating ovarian cancer CT volumes via multimodal conditioning | PECCHIARI, CARLOTTA | |
| 2026-03-26 | Tesi di laurea Magistrale | A multi-modal framework integrating radiomics and visual features via masked autoencoders and vision transformers for ovarian cancer resectability prediction | Song, Luca | |
| 2026-03-26 | Tesi di laurea Magistrale | Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in ovarian cancer from CT using multi-loss deep learning | Pastori, Francesco |
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