Constance D. Lehman

1995–2024 年に発表

別表記
Constance D Lehman
143
論文数
21,709
被引用数
82
h 指数
142
i10 指数

被引用数

Constance D. Lehman の年別被引用数1967 年: 被引用 1 件1983 年: 被引用 1 件1993 年: 被引用 1 件1994 年: 被引用 2 件1995 年: 被引用 3 件1996 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 1 件1999 年: 被引用 4 件2000 年: 被引用 8 件2001 年: 被引用 13 件2002 年: 被引用 13 件2003 年: 被引用 8 件2004 年: 被引用 6 件2005 年: 被引用 17 件2006 年: 被引用 31 件2007 年: 被引用 75 件2008 年: 被引用 129 件2009 年: 被引用 155 件2010 年: 被引用 160 件2011 年: 被引用 137 件2012 年: 被引用 161 件2013 年: 被引用 172 件2014 年: 被引用 190 件2015 年: 被引用 197 件2016 年: 被引用 197 件2017 年: 被引用 250 件2018 年: 被引用 235 件2019 年: 被引用 774 件2020 年: 被引用 807 件2021 年: 被引用 799 件2022 年: 被引用 646 件2023 年: 被引用 618 件2024 年: 被引用 706 件2025 年: 被引用 375 件2026 年: 被引用 55 件1968〜1982 年は被引用が無いため表示していません1984〜1992 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 2,410 件、この内訳の 33.6%中国: 引用元論文 569 件、この内訳の 7.9%イギリス: 引用元論文 406 件、この内訳の 5.7%イタリア: 引用元論文 304 件、この内訳の 4.2%ドイツ: 引用元論文 284 件、この内訳の 4%カナダ: 引用元論文 249 件、この内訳の 3.5%オランダ: 引用元論文 245 件、この内訳の 3.4%韓国: 引用元論文 197 件、この内訳の 2.7%オーストラリア: 引用元論文 163 件、この内訳の 2.3%インド: 引用元論文 154 件、この内訳の 2.1%フランス: 引用元論文 147 件、この内訳の 2.1%日本: 引用元論文 147 件、この内訳の 2%
0%33.6%その他 26.5%

分野

  • Medicine59.6%
  • Computer Science18.8%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology15.6%
  • Engineering2%
  • Health Professions0.7%
  • Neuroscience0.6%
  • その他2.7%

トピック

  • AI in cancer detection12%
  • Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging9.2%
  • MRI in cancer diagnosis7.5%
  • Digital Radiography and Breast Imaging7.4%
  • Breast Cancer Treatment Studies7.4%
  • Global Cancer Incidence and Screening6%
  • その他50.5%

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  1. A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction

    著者: , , , , - Radiology 2019 被引用: 735

  2. Diagnostic Accuracy of Digital Screening Mammography With and Without Computer-Aided Detection

    著者: , , , , , - JAMA Internal Medicine 2015 被引用: 674

  3. National Performance Benchmarks for Modern Screening Digital Mammography: Update from the Breast Cancer Surveillance Consortium

    著者: , , , , , , , , , , - Radiology 2016 被引用: 665

  4. Toward robust mammography-based models for breast cancer risk

    著者: , , , , , , , , , - Science Translational Medicine 2021 被引用: 268

  5. Multi-Institutional Validation of a Mammography-Based Breast Cancer Risk Model

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Journal of Clinical Oncology 2021 被引用: 187

  6. Standalone AI for Breast Cancer Detection at Screening Digital Mammography and Digital Breast Tomosynthesis: A Systematic Review and Meta-Analysis

    著者: , , , , , , , , , , , , - Radiology 2023 被引用: 173

  7. American Cancer Society Guidelines for Breast Screening with MRI as an Adjunct to Mammography

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , - CA A Cancer Journal for Clinicians 2007 被引用: 2,648

  8. Mammographic Breast Density Assessment Using Deep Learning: Clinical Implementation

    著者: , , , , , , - Radiology 2018 被引用: 289

  9. Optimizing risk-based breast cancer screening policies with reinforcement learning

    著者: , , , , , , , , , , , , - Nature Medicine 2022 被引用: 99

  10. Neoadjuvant Chemotherapy for Breast Cancer: Functional Tumor Volume by MR Imaging Predicts Recurrence-free Survival—Results from the ACRIN 6657/CALGB 150007 I-SPY 1 TRIAL

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , - Radiology 2015 被引用: 277

  11. A Deep Learning Model to Triage Screening Mammograms: A Simulation Study

    著者: , , , , - Radiology 2019 被引用: 211

  12. Breast Cancer Screening and Diagnosis, Version 3.2018, NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Rashmi Kumar - Journal of the National Comprehensive Cancer Network 2018 被引用: 519

  13. Locally Advanced Breast Cancer: MR Imaging for Prediction of Response to Neoadjuvant Chemotherapy—Results from ACRIN 6657/I-SPY TRIAL

    著者: , , , , , , , , , , , , - Radiology 2012 被引用: 489

  14. Predicting breast cancer response to neoadjuvant treatment using multi-feature MRI: results from the I-SPY 2 TRIAL

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Mark Rosen, Despina Kontos, Hiroyuki Abé, Deepa Sheth, Erin P. Crane, Charlotte Dillis, Pulin Sheth, Linda Hovanessian‐Larsen, Dae Hee Bang, Bruce A. Porter, Karen Y. Oh, Neda Jafarian, Alina Tudorica, Bethany L. Niell, Jennifer S. Drukteinis, Mary S. Newell, Michael A. Cohen, Marina E. Giurescu, Elise Berman, Constance D. Lehman, Savannah C. Partridge, Kimberly A. Fitzpatrick, Marisa H. Borders, Wei Yang, Başak E. Doğan, Sally Goudreau, Thomas L. Chenevert, Christina Yau, Angela DeMichele, Don Berry, Laura J. Esserman, Nola M. Hylton - npj Breast Cancer 2020 被引用: 82

  15. Identifying Women With Dense Breasts at High Risk for Interval Cancer

    著者: , , , , , , - Annals of Internal Medicine 2015 被引用: 284

  16. Chemotherapy response and recurrence-free survival in neoadjuvant breast cancer depends on biomarker profiles: results from the I-SPY 1 TRIAL (CALGB 150007/150012; ACRIN 6657)

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Joseph T. Rabban, Yunni-Yi Chen, Dilip D. Giri, Alfred Au, Nola M. Hylton - Breast Cancer Research and Treatment 2011 被引用: 376

  17. Variation in Mammographic Breast Density Assessments Among Radiologists in Clinical Practice

    著者: , , , , , , , , , , , , , - Annals of Internal Medicine 2016 被引用: 201

  18. Pathologic Complete Response Predicts Recurrence-Free Survival More Effectively by Cancer Subset: Results From the I-SPY 1 TRIAL—CALGB 150007/150012, ACRIN 6657

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Journal of Clinical Oncology 2012 被引用: 441

  19. Are Qualitative Assessments of Background Parenchymal Enhancement, Amount of Fibroglandular Tissue on MR Images, and Mammographic Density Associated with Breast Cancer Risk?

    著者: , , , , , , , - Radiology 2015 被引用: 215

  20. Relationship of established risk factors with breast cancer subtypes

    著者: , , , , , , , , , , , , , - Cancer Medicine 2021 被引用: 108

  21. Performance of Screening Ultrasonography as an Adjunct to Screening Mammography in Women Across the Spectrum of Breast Cancer Risk

    著者: , , , , , , , , - JAMA Internal Medicine 2019 被引用: 108

  22. Deep Learning vs Traditional Breast Cancer Risk Models to Support Risk-Based Mammography Screening

    著者: , , , , , , - JNCI Journal of the National Cancer Institute 2022 被引用: 53

  23. External Validation of a Deep Learning Model for Predicting Mammographic Breast Density in Routine Clinical Practice

    著者: , , , , - Academic Radiology 2020 被引用: 41

  24. MRI Evaluation of the Contralateral Breast in Women with Recently Diagnosed Breast Cancer

    著者: , , , , , , , , , , , , - New England Journal of Medicine 2007 被引用: 936