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2020年–今天
2024 [i11] 大卫·A·伍德 , 艾米丽·吉勒姆 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 阿伊莎·布赛迪 , 基珊·迪萨纳亚克 , 艾哈迈德·哈曼 , 尼娜·曼苏尔 , 马修·汤恩德 , 西德哈斯·阿加瓦尔 , 魏依然 , 阿西夫·马祖姆德 , 加雷思·巴克尔 , 彼得·萨西尼 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
用于自动大脑异常检测的自我监督文本视觉框架。 CoRR公司 abs/2405.02782 ( 2024 ) 2023 【c6】 苏菲·A·马丁 , 弗朗西丝卡·比昂多 , 詹姆斯·科尔 , 比阿特丽斯·泰勒 :
大脑问题:为神经成像研究探索人工智能的偏见。 夹子/FAIMI/ 埃皮米@MICCAI 2023 : 112-121 2022 [j5] 大卫·A·伍德 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 阿伊莎·布赛迪 , 艾米丽·吉勒姆 , 安塔那斯·蒙维拉 , 杰里米林奇 , 马修·汤恩德 , 西德哈斯·阿加瓦尔 , 阿西夫·马祖姆德 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
医院头部MRI检查分类的深度学习模型。 医学图像分析。 78 : 102391 ( 2022 ) [j4] 大卫·A·伍德 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 阿伊莎·布赛迪 , 艾米丽·吉勒姆 , 安塔那斯·蒙维拉 , 杰里米林奇 , 马修·汤恩德 , 西德哈斯·阿加瓦尔 , 阿西夫·马祖姆德 , 加雷斯·J·巴克 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
常规临床MRI检查的精确脑年龄模型。 神经影像 249 : 118871 ( 2022 ) [i10] 塞巴斯蒂安·波佩斯库 , 大卫·J·夏普 , 詹姆斯·科尔 , Konstantinos Kamnitsas公司 , 本·格洛克 :
分布高斯过程层用于分布外检测。 CoRR公司 abs/2206.13346 ( 2022 ) 2021 【c5】 塞巴斯蒂安·波佩斯库 , 大卫·J·夏普 , 詹姆斯·科尔 , Konstantinos Kamnitsas公司 , 本·格洛克 :
图像分割中离群点检测的分布高斯处理层。 IPMI公司 2021 : 415-427 【c4】 大卫·A·伍德 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 艾莎·布赛迪 , 艾米丽·吉勒姆 , 安塔那斯·蒙维拉 , 西德哈斯·阿加瓦尔 , 杰里米林奇 , 马修·汤恩德 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
使用卷积神经网络对头部MRI检查进行自动分类。 MIDL(中频) 2021 : 813-841 [第九章] 塞巴斯蒂安·波佩斯库 , 大卫·J·夏普 , 詹姆斯·科尔 , 康斯坦丁诺斯·卡姆尼萨斯 , 本·格洛克 :
图像分割中离群点检测的分布高斯处理层。 CoRR公司 abs/2104.13756 ( 2021 ) [i8] 大卫·A·伍德 , 西纳·卡菲亚巴迪 , Ayisha Al Busaidi公司 , 艾米丽·吉勒姆 , 安塔那斯·蒙维拉 , 西德哈斯·阿加瓦尔 , 杰里米林奇 , 马修·汤恩德 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
使用卷积神经网络对头部MRI检查进行自动分类。 CoRR公司 abs/2106.08176 ( 2021 ) [i7] 蒂姆·罕恩 , 简·恩斯廷 , 尼尔斯·R·温特 , 文森特·霍尔斯坦 , 雷蒙娜·利宁斯 , 玛丽·贝塞曼 , 卢卡斯·菲什 , 凯文·萨林克 , 丹尼尔·埃姆登 , 尼尔斯欧宝 , 罗尼·雷德里奇 , 乔纳森·雷普勒 , 多米尼克·格罗特格尔 , 苏珊娜·梅纳特 , Jochen G.Hirsch公司 , 托拉夫·尼恩多夫 , 比特·恩德曼 , 费比安·班贝格 , 托马斯·克伦克 , 罗宾·伯洛 , 亨利·沃尔茨克 , 奥云比列·冯·斯塔克伯格 , 雷蒙娜·费利齐塔斯·索瓦德 , 莱尔·乌穆特鲁 , 博尔赫·施密特 , 斯文贾·卡斯珀斯 , 哈拉尔德·库格尔 , 蒂洛·科彻 , 本杰明·里塞 , 克里斯蒂安·加塞 , 詹姆斯·科尔 , 乌多·丹洛夫斯基 , 克劳斯·伯杰 :
用于大脑年龄建模的不确定性感知、可共享和透明的神经网络架构。 CoRR公司 abs/2107.07977 ( 2021 ) 2020 [j3] 哈维尔·拉米雷斯 , 胡安·曼努埃尔·戈里兹 , 安德烈斯·奥尔蒂斯 , 詹姆斯·科尔 , 马丁·达尔巴 :
社论:老年神经科学的深度学习。 前沿神经信息学 14 : 573974 ( 2020 ) [注2] 安·玛丽·德兰格 , 梅利斯·阿纳蒂尔克 , 萨那苏里 , 托比亚斯·考夫曼 , 詹姆斯·科尔 , 卢多维卡·格里芬蒂 , 埃尼科·兹索尔多斯 , 达里亚·E·A·延森 , 尼古拉·菲利皮尼 , Archana Singh-Manoux公司 , 米卡·基维马基 , 拉尔斯·T·韦斯特利 , 克劳斯·P·埃布迈尔 :
多模式脑年龄预测与心血管风险:白厅II MRI子研究。 神经影像 222 : 117292 ( 2020 ) 【c3】 大卫·A·伍德 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 艾莎·布赛迪 , 艾米丽·吉勒姆 , 杰里米林奇 , 马修·汤恩德 , 安塔那斯·蒙维拉 , 尤维利亚·西迪基 , 纳文·加达帕 , 马修·本格 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
根据神经放射学报告标记成像数据集:一项验证研究。 iMIMIC/MIL3ID/ 标签@MICCAI 2020 : 254-265 【c2】 大卫·A·伍德 , 杰里米林奇 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 艾米丽·吉尔赫姆 , 艾莎·布赛迪 , 安塔那斯·蒙维拉 , 托马斯·瓦尔萨夫斯基 , 尤维利亚·西迪基 , 纳文·加达帕 , 马修·汤恩德 , 马丁·基克 , 基娜·帕特尔 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
使用注意模型对MRI扫描的放射报告进行自动标记(ALARM)。 MIDL(中频) 2020 : 811-826 [i6] 大卫·A·伍德 , 杰里米林奇 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 艾米丽·吉勒姆 , 艾莎·阿尔·布萨迪 , 安塔那斯·蒙维拉 , 托马斯·瓦尔萨夫斯基 , 尤维利亚·西迪基 , 纳文·加达帕 , 马修·汤恩德 , 马丁·基克 , 基娜·帕特尔 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
使用注意模型对MRI扫描的放射报告进行自动标记(ALARM)。 CoRR公司 abs/2002.06588 ( 2020 ) [i5] 大卫·A·伍德 , 西纳·卡菲亚巴迪 , 艾莎·布赛迪 , 艾米丽·吉勒姆 , 杰里米林奇 , 马修·汤森 , 安塔那斯·蒙维拉 , 尤维利亚·西迪基 , 纳文·加达帕 , 马修·本格 , 加雷思·巴克尔 , 塞巴斯蒂安·奥斯林 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
根据神经放射学报告标记成像数据集:一项验证研究。 CoRR公司 abs/2007.04226 ( 2020 ) [i4] 塞巴斯蒂安·波佩斯库 , 大卫·J·夏普 , 詹姆斯·科尔 , 本·格洛克 :
具有Wasserstein-2核的层次高斯过程。 CoRR公司 腹肌/2010.14877 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i3] 大卫·伍德 , 詹姆斯·科尔 , 托马斯·C·布斯 :
NEURO-DRAM:用于可解释神经影像分类的3D递归视觉注意模型。 CoRR公司 abs/1910.04721 ( 2019 ) 2017 [j1] 詹姆斯·科尔 , 鲁德拉·波德尔(Rudra P.K.Poudel) , 迪莫斯坦尼斯·查克拉索利斯 , 马特汉·W·A·卡安 , 克莱尔·史蒂文斯 , 蒂姆·D·斯佩克特 , 乔瓦尼·蒙大纳 :
通过对原始成像数据的深入学习来预测脑年龄,可以得到可靠的遗传生物标记物。 神经影像 163 : 115-124 ( 2017 ) 【c1】 朱大江 , 布兰达林·C·里德尔 , 内达·贾汉沙德 , Nynke A.Groenewold公司 , 丹·斯坦因 , 伊恩·高德利卜(Ian H.Gotlib) , 马修·萨切特 , 达奈·迪马 , 詹姆斯·科尔 , 辛西娅·H·Y·傅 , 亨利克·沃尔特 , 伊利亚·M·维尔 , 托马斯·弗罗德尔 , 莲娜·施马尔 , 迪克·维尔特曼 , 保罗·汤普森 :
基于多重加权LASSO模型的抑郁症分类。 迈克尔(3) 2017 : 159-167 [i2] 朱大江 , 布兰达林·C·里德尔 , 内达·贾汉沙德 , Nynke A.Groenewold公司 , 丹·斯坦因 , 伊恩·高德利卜(Ian H.Gotlib) , 达奈·迪马 , 詹姆斯·科尔 , 辛西娅·H·Y·傅 , 亨利克·沃尔特 , 伊利亚·M·维尔 , 托马斯·弗罗德尔 , 莲娜·施马尔 , 迪克·维尔特曼 , 保罗·汤普森 :
基于多站点加权LASSO模型的抑郁症分类。 CoRR公司 abs/1705.10312 ( 2017 ) 2016 [i1] 詹姆斯·科尔 , 鲁德拉·波德尔(Rudra P.K.Poudel) , 迪莫斯坦尼斯·查克拉索利斯 , 马特汉·W·A·卡安 , 克莱尔·史蒂文斯 , 蒂姆·D·斯佩克特 , 乔瓦尼·蒙大纳 :
通过对原始成像数据的深入学习来预测脑年龄,可以得到可靠的遗传生物标记物。 CoRR公司 abs/1612.02572 ( 2016 )