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Deep Learning, Sparse Coding, and SVM for Melanoma Recognition in Dermoscopy Images
Deep Learning, Sparse Coding, and SVM for Melanoma Recognition in Dermoscopy Images
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Deep Learning, Sparse Coding, and SVM for Melanoma Recognition in Dermoscopy Images

Codella, Noel ; Cai, Junjie ; Abedini, Mani ; Garnavi, Rahil ; Halpern, Alan ; Smith, John R. Wang, Li ; Zhou, Luping ; Shi, Yinghuan ; Wang, Qian

Machine Learning in Medical Imaging, 2015, p.118-126 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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2
The Immune System—A Hidden Treasure for Biomarker Discovery in Cutaneous Melanoma
The Immune System—A Hidden Treasure for Biomarker Discovery in Cutaneous Melanoma
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The Immune System—A Hidden Treasure for Biomarker Discovery in Cutaneous Melanoma

Neagu, Monica

Advances in Clinical Chemistry, 2012, Vol.58, p.89-140 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Science & Technology

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3
Generation and analysis of zebrafish melanoma models
Generation and analysis of zebrafish melanoma models
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Generation and analysis of zebrafish melanoma models

Wojciechowska, S ; van Rooijen, E ; Ceol, C ; Patton, E E ; White, R M

Methods in cell biology, 2016, Vol.134, p.531 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Science & Technology

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4
Primary Melanoma of the Lung
Primary Melanoma of the Lung
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Primary Melanoma of the Lung

Jackett, Louise A ; Scolyer, Richard A ; Bishop, James F ; Thompson, John F Blanke, Charles D ; Ahluwalia, Manmeet S ; Sekeres, Mikkael A ; Raghavan, Derek ; Brown, Jubilee ; Kim, Edward S ; Reaman, Gregory H

Textbook of Uncommon Cancer, 2017, p.285-292

Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd

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5
31P-MRS Studies of Melanoma Xenografts with Different Metastatic Potential
31P-MRS Studies of Melanoma Xenografts with Different Metastatic Potential
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31P-MRS Studies of Melanoma Xenografts with Different Metastatic Potential

Li, Lin Z. ; Zhou, Rong ; Leeper, Dennis B. ; Glickson, Jerry D. Bruley, Duane F. ; Harrison, David K ; LaManna, Joseph C. ; Puchowicz, Michelle A. ; Xu, Kui

Oxygen Transport to Tissue XXXII, p.69-73 [Periódico revisado por pares]

Boston, MA: Springer US

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6
44 - Cutaneous melanoma
44 - Cutaneous melanoma
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44 - Cutaneous melanoma

Rassaf, Tienush ; Schadendorf, Dirk

Cardio-Oncology Practice Manual: A Companion to Braunwald's Heart Disease, 2023, p.370-375

Elsevier Inc

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7
Mathematical Modelling of Melanoma Collective Cell Migration
Mathematical Modelling of Melanoma Collective Cell Migration
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Mathematical Modelling of Melanoma Collective Cell Migration

Marques, C.M.G ; Suzuki, D.O.H ; Azevedo, F.M ; Gallinaro, J.V Roa Romero, Laura M.

XIII Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing 2013, 2014, Vol.41, p.666-669

Cham: Springer International Publishing

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8
Cancer Terminator Viruses and Approaches for Enhancing Therapeutic Outcomes
Cancer Terminator Viruses and Approaches for Enhancing Therapeutic Outcomes
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Cancer Terminator Viruses and Approaches for Enhancing Therapeutic Outcomes

Das, Swadesh K. ; Sarkar, Siddik ; Dash, Rupesh ; Dent, Paul ; Wang, Xiang-Yang ; Sarkar, Devanand ; Fisher, Paul B.

Advances in Cancer Research, 2012, Vol.115, p.1-38 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Science & Technology

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9
Nevoid Melanoma
Nevoid Melanoma
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Nevoid Melanoma

Gerami, Pedram Scolyer, Richard A., BMedSci, MBBS, MD, FRCPA, FRCPath ; Gerami, Pedram, MD ; Busam, Klaus J., MD

Pathology of Melanocytic Tumors, 2019, p.208-215

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10
Potential Driver Genes Regulated by OncomiRNA Are Associated with Druggability in Pan-Negative Melanoma
Potential Driver Genes Regulated by OncomiRNA Are Associated with Druggability in Pan-Negative Melanoma
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Potential Driver Genes Regulated by OncomiRNA Are Associated with Druggability in Pan-Negative Melanoma

Zhang, Di ; Xia, Junfeng Huang, De-Shuang ; Gromiha, Michael ; Han, Kyungsook

Intelligent Computing in Bioinformatics, p.315-321 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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