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BEVILACQUA, VITOANTONIO

BEVILACQUA, VITOANTONIO  

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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.
Association of Neuroretinal Thinning and Microvascular Changes with Hypertension in an Older Population in Southern Italy 1-gen-2022 Niro, A.; Sborgia, G.; Lampignano, L.; Giuliani, G.; Castellana, F.; Zupo, R.; Bortone, I.; Puzo, P.; Pascale, A.; Pastore, V.; Buonamassa, R.; Galati, R.; Bordinone, M.; Cassano, F.; Griseta, C.; Tirelli, S.; Lozupone, M.; Bevilacqua, V.; Panza, F.; Sardone, R.; Alessio, G.; Boscia, F.
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.
Prefrontal dysfunction in post-COVID-19 hyposmia: an EEG/fNIRS study 1-gen-2023 Clemente, Livio; La Rocca, Marianna; Quaranta, Nicola; Iannuzzi, Lucia; Vecchio, Eleonora; Brunetti, Antonio; Gentile, Eleonora; Dibattista, Michele; Lobasso, Simona; Bevilacqua, Vitoantonio; Stramaglia, Sebastiano; de Tommaso, Marina
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.