BEVILACQUA, VITOANTONIO
BEVILACQUA, VITOANTONIO
A Decision-tree Approach to Stratify DLBCL Risk Based on Stromal and Immune Microenvironment Determinants
2023-01-01 Zaccaria, G. M.; Vegliante, M. C.; Mezzolla, G.; Stranieri, M.; Volpe, G.; Altini, N.; Gargano, G.; Pappagallo, S. A.; Bucci, A.; Esposito, F.; Opinto, G.; Clemente, F.; Negri, A.; Mondelli, P.; De Candia, M. S.; Bevilacqua, V.; Guarini, A.; Ciavarella, S.
A Deep Learning Instance Segmentation Approach for Global Glomerulosclerosis Assessment in Donor Kidney Biopsies
2020-01-01 Altini, Nicola; Donato Cascarano, Giacomo; Brunetti, Antonio; De Feudis, Irio; Buongiorno, Domenico; Rossini, Michele; Pesce, Francesco; Gesualdo, Loreto; Bevilacqua, Vitoantonio
A fuzzy approach for medical equipment replacement planning
2007-01-01 Mummolo, Giovanni; Ranieri, R; Bevilacqua, Vitoantonio; Menolascina, F; Galli, P; Padoano Siena, G.
A neural network for glomerulus classification based on histological images of kidney biopsy
2021-01-01 Cascarano, G. D.; Debitonto, F. S.; Lemma, R.; Brunetti, A.; Buongiorno, D.; De Feudis, I.; Guerriero, A.; Venere, U.; Matino, S.; Rocchetti, M. T.; Rossini, M.; Pesce, F.; Gesualdo, L.; Bevilacqua, V.
Bioelectronic technologies and artificial intelligence for medical diagnosis and healthcare
2021-01-01 Dimauro, G.; Bevilacqua, V.; Pecchia, L.
Clustering and assembling large transcriptome datasets by EasyCluster2
2013-01-01 Bevilacqua, V.; Pietroleonardo, N.; Giannino, E. I.; Stroppa, F.; Pesole, G.; Picardi, E.
Deep Learning for Processing Electromyographic Signals: a Taxonomy-based Survey
2021-01-01 Buongiorno, D.; Cascarano, G. D.; De Feudis, I.; Brunetti, A.; Carnimeo, L.; Dimauro, G.; Bevilacqua, V.
Exploring Aesthetic Perception in Impaired Aging: A Multimodal Brain—Computer Interface Study
2024-01-01 Clemente, Livio; La Rocca, Marianna; Paparella, Giulia; Delussi, Marianna; Tancredi, Giusy; Ricci, Katia; Procida, Giuseppe; Introna, Alessandro; Brunetti, Antonio; Taurisano, Paolo; Bevilacqua, Vitoantonio; de Tommaso, Marina
Identification of glomerulosclerosis using IBM Watson and shallow neural networks
2022-01-01 Pesce, F.; Albanese, F.; Mallardi, D.; Rossini, M.; Pasculli, G.; Suavo-Bulzis, P.; Granata, A.; Brunetti, A.; Cascarano, G. D.; Bevilacqua, V.; Gesualdo, L.
Liver, kidney and spleen segmentation from CT scans and MRI with deep learning: A survey
2022-01-01 Altini, N.; Prencipe, B.; Cascarano, G. D.; Brunetti, A.; Brunetti, G.; Triggiani, V.; Carnimeo, L.; Marino, F.; Guerriero, A.; Villani, L.; Scardapane, A.; Bevilacqua, V.
Lung segmentation and characterization in covid-19 patients for assessing pulmonary thromboembolism: An approach based on deep learning and radiomics
2021-01-01 Bevilacqua, V.; Altini, N.; Prencipe, B.; Brunetti, A.; Villani, L.; Sacco, A.; Morelli, C.; Ciaccia, M.; Scardapane, A.
Movement observation activates motor cortex in fibromyalgia patients: a fNIRS study
2022-01-01 Gentile, Eleonora; Brunetti, Antonio; Ricci, Katia; Bevilacqua, Vitoantonio; Craighero, Laila; de Tommaso, Marina
New tools for expression alternative splicing validation
2010-01-01 Bevilacqua, V.; Picardi, E.; Pesole, G.; Ranieri, D.; Stola, V.; Reno, V.
Performance and limitations of a supervised deep learning approach for the histopathological Oxford Classification of glomeruli with IgA nephropathy
2023-01-01 Altini, N.; Rossini, M.; Turkevi-Nagy, S.; Pesce, F.; Pontrelli, P.; Prencipe, B.; Berloco, F.; Seshan, S.; Gibier, J. -B.; Pedraza Dorado, A.; Bueno, G.; Peruzzi, L.; Rossi, M.; Eccher, A.; Li, F.; Koumpis, A.; Beyan, O.; Barratt, J.; Vo, H. Q.; Mohan, C.; Nguyen, H. V.; Cicalese, P. A.; Ernst, A.; Gesualdo, L.; Bevilacqua, V.; Becker, J. U.
Predictive machine learning models and survival analysis for covid-19 prognosis based on hematochemical parameters
2021-01-01 Altini, N; Brunetti, A; Mazzoleni, S; Moncelli, F; Zagaria, I; Prencipe, B; Lorusso, E; Buonamico, E; Carpagnano, Ge; Bavaro, Df; Poliseno, M; Saracino, A; Schirinzi, A; Laterza, R; Di Serio, F; D'Introno, A; Pesce, F; Bevilacqua, V.
Shape-Based Breast Lesion Classification Using Digital Tomosynthesis Images: The Role of Explainable Artificial Intelligence
2022-01-01 Hussain, Sm; Buongiorno, D; Altini, N; Berloco, F; Prencipe, B; Moschetta, M; Bevilacqua, V; Brunetti, A
Synthesis of a neural network classifier for hepatocellular carcinoma grading based on triphasic CT images
2017-01-01 Bevilacqua, V.; Carnimeo, L.; Brunetti, A.; De Pace, A.; Galeandro, P.; Trotta, G. F.; Caporusso, N.; Marino, F.; Alberotanza, V.; Scardapane, A.
Un approccio fuzzy per la pianificazione del rinnovo delle apparecchiature nelle strutture ospedaliere
2008-01-01 Mummolo, Giovanni; Ranieri, L; Bevilacqua, Vitoantonio; Galli, P; Menolascina, F; Padovano Siena, G; Intini, F.
Titolo | Data di pubblicazione | Autore(i) | File |
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A Decision-tree Approach to Stratify DLBCL Risk Based on Stromal and Immune Microenvironment Determinants | 1-gen-2023 | Zaccaria, G. M.; Vegliante, M. C.; Mezzolla, G.; Stranieri, M.; Volpe, G.; Altini, N.; Gargano, G.; Pappagallo, S. A.; Bucci, A.; Esposito, F.; Opinto, G.; Clemente, F.; Negri, A.; Mondelli, P.; De Candia, M. S.; Bevilacqua, V.; Guarini, A.; Ciavarella, S. | |
A Deep Learning Instance Segmentation Approach for Global Glomerulosclerosis Assessment in Donor Kidney Biopsies | 1-gen-2020 | Altini, Nicola; Donato Cascarano, Giacomo; Brunetti, Antonio; De Feudis, Irio; Buongiorno, Domenico; Rossini, Michele; Pesce, Francesco; Gesualdo, Loreto; Bevilacqua, Vitoantonio | |
A fuzzy approach for medical equipment replacement planning | 1-gen-2007 | Mummolo, Giovanni; Ranieri, R; Bevilacqua, Vitoantonio; Menolascina, F; Galli, P; Padoano Siena, G. | |
A neural network for glomerulus classification based on histological images of kidney biopsy | 1-gen-2021 | Cascarano, G. D.; Debitonto, F. S.; Lemma, R.; Brunetti, A.; Buongiorno, D.; De Feudis, I.; Guerriero, A.; Venere, U.; Matino, S.; Rocchetti, M. T.; Rossini, M.; Pesce, F.; Gesualdo, L.; Bevilacqua, V. | |
Bioelectronic technologies and artificial intelligence for medical diagnosis and healthcare | 1-gen-2021 | Dimauro, G.; Bevilacqua, V.; Pecchia, L. | |
Clustering and assembling large transcriptome datasets by EasyCluster2 | 1-gen-2013 | Bevilacqua, V.; Pietroleonardo, N.; Giannino, E. I.; Stroppa, F.; Pesole, G.; Picardi, E. | |
Deep Learning for Processing Electromyographic Signals: a Taxonomy-based Survey | 1-gen-2021 | Buongiorno, D.; Cascarano, G. D.; De Feudis, I.; Brunetti, A.; Carnimeo, L.; Dimauro, G.; Bevilacqua, V. | |
Exploring Aesthetic Perception in Impaired Aging: A Multimodal Brain—Computer Interface Study | 1-gen-2024 | Clemente, Livio; La Rocca, Marianna; Paparella, Giulia; Delussi, Marianna; Tancredi, Giusy; Ricci, Katia; Procida, Giuseppe; Introna, Alessandro; Brunetti, Antonio; Taurisano, Paolo; Bevilacqua, Vitoantonio; de Tommaso, Marina | |
Identification of glomerulosclerosis using IBM Watson and shallow neural networks | 1-gen-2022 | Pesce, F.; Albanese, F.; Mallardi, D.; Rossini, M.; Pasculli, G.; Suavo-Bulzis, P.; Granata, A.; Brunetti, A.; Cascarano, G. D.; Bevilacqua, V.; Gesualdo, L. | |
Liver, kidney and spleen segmentation from CT scans and MRI with deep learning: A survey | 1-gen-2022 | Altini, N.; Prencipe, B.; Cascarano, G. D.; Brunetti, A.; Brunetti, G.; Triggiani, V.; Carnimeo, L.; Marino, F.; Guerriero, A.; Villani, L.; Scardapane, A.; Bevilacqua, V. | |
Lung segmentation and characterization in covid-19 patients for assessing pulmonary thromboembolism: An approach based on deep learning and radiomics | 1-gen-2021 | Bevilacqua, V.; Altini, N.; Prencipe, B.; Brunetti, A.; Villani, L.; Sacco, A.; Morelli, C.; Ciaccia, M.; Scardapane, A. | |
Movement observation activates motor cortex in fibromyalgia patients: a fNIRS study | 1-gen-2022 | Gentile, Eleonora; Brunetti, Antonio; Ricci, Katia; Bevilacqua, Vitoantonio; Craighero, Laila; de Tommaso, Marina | |
New tools for expression alternative splicing validation | 1-gen-2010 | Bevilacqua, V.; Picardi, E.; Pesole, G.; Ranieri, D.; Stola, V.; Reno, V. | |
Performance and limitations of a supervised deep learning approach for the histopathological Oxford Classification of glomeruli with IgA nephropathy | 1-gen-2023 | Altini, N.; Rossini, M.; Turkevi-Nagy, S.; Pesce, F.; Pontrelli, P.; Prencipe, B.; Berloco, F.; Seshan, S.; Gibier, J. -B.; Pedraza Dorado, A.; Bueno, G.; Peruzzi, L.; Rossi, M.; Eccher, A.; Li, F.; Koumpis, A.; Beyan, O.; Barratt, J.; Vo, H. Q.; Mohan, C.; Nguyen, H. V.; Cicalese, P. A.; Ernst, A.; Gesualdo, L.; Bevilacqua, V.; Becker, J. U. | |
Predictive machine learning models and survival analysis for covid-19 prognosis based on hematochemical parameters | 1-gen-2021 | Altini, N; Brunetti, A; Mazzoleni, S; Moncelli, F; Zagaria, I; Prencipe, B; Lorusso, E; Buonamico, E; Carpagnano, Ge; Bavaro, Df; Poliseno, M; Saracino, A; Schirinzi, A; Laterza, R; Di Serio, F; D'Introno, A; Pesce, F; Bevilacqua, V. | |
Shape-Based Breast Lesion Classification Using Digital Tomosynthesis Images: The Role of Explainable Artificial Intelligence | 1-gen-2022 | Hussain, Sm; Buongiorno, D; Altini, N; Berloco, F; Prencipe, B; Moschetta, M; Bevilacqua, V; Brunetti, A | |
Synthesis of a neural network classifier for hepatocellular carcinoma grading based on triphasic CT images | 1-gen-2017 | Bevilacqua, V.; Carnimeo, L.; Brunetti, A.; De Pace, A.; Galeandro, P.; Trotta, G. F.; Caporusso, N.; Marino, F.; Alberotanza, V.; Scardapane, A. | |
Un approccio fuzzy per la pianificazione del rinnovo delle apparecchiature nelle strutture ospedaliere | 1-gen-2008 | Mummolo, Giovanni; Ranieri, L; Bevilacqua, Vitoantonio; Galli, P; Menolascina, F; Padovano Siena, G; Intini, F. |