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Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
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Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks

Esteva, Andre ; Kuprel, Brett ; Novoa, Roberto A ; Ko, Justin ; Swetter, Susan M ; Blau, Helen M ; Thrun, Sebastian

Nature (London), 2017-02, Vol.542 (7639), p.115-118 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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KIKI‐net: cross‐domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images
KIKI‐net: cross‐domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images
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KIKI‐net: cross‐domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images

Eo, Taejoon ; Jun, Yohan ; Kim, Taeseong ; Jang, Jinseong ; Lee, Ho‐Joon ; Hwang, Dosik

Magnetic resonance in medicine, 2018-11, Vol.80 (5), p.2188-2201 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley Subscription Services, Inc

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3
GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks
GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks
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GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks

Nguyen, Thin ; Le, Hang ; Quinn, Thomas P ; Nguyen, Tri ; Le, Thuc Duy ; Venkatesh, Svetha Pier Luigi, Martelli

Bioinformatics, 2021-05, Vol.37 (8), p.1140-1147 [Periódico revisado por pares]

Oxford University Press

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4
Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking
Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking
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Harnessing protein folding neural networks for peptide-protein docking

Tsaban, Tomer ; Varga, Julia K ; Avraham, Orly ; Ben-Aharon, Ziv ; Khramushin, Alisa ; Schueler-Furman, Ora

Nature communications, 2022-01, Vol.13 (1), p.176-176, Article 176 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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5
Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials
Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials
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Physically informed artificial neural networks for atomistic modeling of materials

Pun, G P Purja ; Batra, R ; Ramprasad, R ; Mishin, Y

Nature communications, 2019-05, Vol.10 (1), p.2339-2339, Article 2339 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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6
Self‐supervised learning of physics‐guided reconstruction neural networks without fully sampled reference data
Self‐supervised learning of physics‐guided reconstruction neural networks without fully sampled reference data
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Self‐supervised learning of physics‐guided reconstruction neural networks without fully sampled reference data

Yaman, Burhaneddin ; Hosseini, Seyed Amir Hossein ; Moeller, Steen ; Ellermann, Jutta ; Uğurbil, Kâmil ; Akçakaya, Mehmet

Magnetic resonance in medicine, 2020-12, Vol.84 (6), p.3172-3191 [Periódico revisado por pares]

United States: Wiley Subscription Services, Inc

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7
Predicting residue‐specific qualities of individual protein models using residual neural networks and graph neural networks
Predicting residue‐specific qualities of individual protein models using residual neural networks and graph neural networks
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Predicting residue‐specific qualities of individual protein models using residual neural networks and graph neural networks

Zhao, Chenguang ; Liu, Tong ; Wang, Zheng

Proteins, structure, function, and bioinformatics, 2022-12, Vol.90 (12), p.2091-2102 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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8
Classification of COVID-19 patients from chest CT images using multi-objective differential evolution–based convolutional neural networks
Classification of COVID-19 patients from chest CT images using multi-objective differential evolution–based convolutional neural networks
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Classification of COVID-19 patients from chest CT images using multi-objective differential evolution–based convolutional neural networks

Singh, Dilbag ; Kumar, Vijay ; Vaishali ; Kaur, Manjit

European journal of clinical microbiology & infectious diseases, 2020-07, Vol.39 (7), p.1379-1389 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
Deep-neural-network solution of the electronic Schrödinger equation
Deep-neural-network solution of the electronic Schrödinger equation
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Deep-neural-network solution of the electronic Schrödinger equation

Hermann, Jan ; Schätzle, Zeno ; Noé, Frank

Nature chemistry, 2020-10, Vol.12 (10), p.891-897 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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10
Identifying drug–target interactions based on graph convolutional network and deep neural network
Identifying drug–target interactions based on graph convolutional network and deep neural network
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Identifying drug–target interactions based on graph convolutional network and deep neural network

Zhao, Tianyi ; Hu, Yang ; Valsdottir, Linda R ; Zang, Tianyi ; Peng, Jiajie

Briefings in bioinformatics, 2021-03, Vol.22 (2), p.2141-2150 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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