A pályázatról
EGÉSZSÉGBIZTONSÁG NEMZETI LABORATÓRIUM
Nyitólap /

Kutatás

Publikációink

Physical imaging parameter variation drives domain shift
Oz Kilim, Alex Olar, Tamás Joó, Tamás Palicz, Péter Pollner, István Csabai 
Scientific Reports, 12, 21302 (2022)

A Novel Prognostication System for Spinal Metastasis Patients Based on Network Science and Correlation Analysis

Mezei Tamás, Horváth Anna, Nagy Zoltán, Czigléczki Gábor, Banczerowski Péter, Báskay János, Pollner Péter
Clinical Oncology, 35 (1) pp. e20-e29 (2023)

Automated prediction of COVID-19 severity upon admission by chest X-ray images and clinical metadata aiming at accuracy and explainability

Alex Olar, András Biricz, Zsolt Bedőházi, Bendegúz Sulyok, Péter Pollner, István Csabai
Scientific Reports, 13, 4226 (2023)

Annotated dataset for training deep learning models to detect astrocytes in human brain tissue

Alex Olar, TeadoraTyler, Paulina Hoppa, Erzsébet Frank, István Csabai, Istvan Adorjan, Péter Pollner
Scientific Data, 11, Article number: 96 (2024)

Are Artificial Intelligence-assisted three-dimensional histological reconstructions reliable for the assessment of trabecular microarchitecture?

János Báskay, Dorottya Pénzes, Endre Kontsek, Adrián Pesti, András Kiss, Bruna Katherine Guimarães Carvalho, Miklós Szócska, Bence Tamás Szabó, Csaba Dobó-Nagy, Dániel Csete, Attila Mócsai, Orsolya Németh, Péter Pollner, Eitan Mijiritsky, Márton Kivovics
Journal of Clinical Medicine, 13(4), 1106 (2024)

Reconstructing 3D histological structures using machine learning (artificial intelligence) algorithms

J. Báskay, M. Kivovics, D. Pénzes, E. Kontsek, A. Pesti, A. Kiss, M. Szócska, O. Németh, P. Pollner
Die Pathologie, 45(S1), 67–73, (2024)

Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021
Feigin, Valery L et al.
The Lancet Neurology, Volume 23, Issue 10, 973 – 1003

Bryazka, Dana et al.
The Lancet Public Health, Volume 9, Issue 10, e729 – e744

Time-series sewage metagenomics distinguishes seasonal, human-derived and environmental microbial communities potentially allowing source-attributed surveillance

Ágnes Becsei, Alessandro Fuschi, Saria Otani, Ravi Kant, Ilja Weinstein, Patricia Alba, József Stéger, Dávid Visontai, Christian Brinch, Miranda de Graaf, Claudia M. E. Schapendonk, Antonio Battisti, Alessandra De Cesare, Chiara Oliveri, Fulvia Troja, Tarja Sironen, Olli Vapalahti, Frédérique Pasquali, Krisztián Bányai, Magdolna Makó, Péter Pollner, Alessandra Merlotti, Marion Koopmans, Istvan Csabai, Daniel Remondini, Frank M. Aarestrup & Patrick Munk
Nature Communications volume 15, Article number: 7551 (2024)

Global burden of bacterial antimicrobial resistance 1990–2021: a systematic analysis with forecasts to 2050

Naghavi, Mohsen et al.
The Lancet, Volume 404, Issue 10459, p1199-1226, September 28, 2024

Ndayishimiye C, Tambor M, Behmane D, et al. 
INQUIRY: The Journal of Health Care Organization, Provision, and Financing. 2024;61.

Tamás Joó, Kristie Foley, Zoltán Brys, Todd Rogers, Miklós Szócska, József Bodrogi, Péter Gaál, Melinda Pénzes
Tob Control 2024;0:1–6

A szervi áttéttel és más daganatos betegséggel nem rendelkező, korai stádiumú, rosszindulatú béldaganatos betegek körében végzett diagnosztikai vizsgálatok gyakorlata 2012 és 2020 között a hazai közfinanszírozott ellátásbanHorváth Zsolt, Dombrádi Viktor, Surján György, Sinka Fruzsina Mária, Surján Cecília, Belicza Éva
Orv Hetil. 2025; 166(20): 768–782

Censoring Sensitivity Analysis for Benchmarking Survival Machine Learning Methods