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In-context learning enables multimodal large language models to classify cancer pathology images
Dyke Ferber, Georg Wölflein, Isabella C. Wiest,Marta Ligero, Srividhya Sainath,Narmin Ghaffari Laleh, Omar S. M. El Nahhas,Gustav Müller-Franzes,Dirk Jäger,Daniel Truhn,Jakob Nikolas Kather
arxiv（2024）
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176P Enhancing immunotherapy response prediction via multimodal integration of radiology and pathology deep learning models
M. Ligero, O.S.M. El Nahhas, O. Prior Palomares,V. Navarro,I. Sansano, G. Serna, S. Mauchanski, R.D.A. Toledo,R. Dienstmann,S. Ramon y Cajal,E. Garralda,P.G. Nuciforo,
Annals of Oncology (2023): S251-S252
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From Whole-slide Image to Biomarker Prediction: A Protocol for End-to-End Deep Learning in Computational Pathology
Omar S. M. El Nahhas,Marko van Treeck, Georg Wölflein, Michaela Unger,Marta Ligero, Tim Lenz,Sophia J. Wagner, Katherine J. Hewitt,Firas Khader, Sebastian Foersch,Daniel Truhn,Jakob Nikolas Kather
CoRR (2023)
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