Sandy Napel

1978–2025 年に発表

135
論文数
22,246
被引用数
70
h 指数
117
i10 指数

被引用数

Sandy Napel の年別被引用数1926 年: 被引用 1 件1971 年: 被引用 1 件1979 年: 被引用 1 件1980 年: 被引用 2 件1981 年: 被引用 1 件1982 年: 被引用 1 件1983 年: 被引用 1 件1984 年: 被引用 7 件1985 年: 被引用 5 件1986 年: 被引用 4 件1987 年: 被引用 1 件1988 年: 被引用 2 件1989 年: 被引用 4 件1990 年: 被引用 2 件1991 年: 被引用 2 件1992 年: 被引用 4 件1993 年: 被引用 10 件1994 年: 被引用 21 件1995 年: 被引用 42 件1996 年: 被引用 69 件1997 年: 被引用 69 件1998 年: 被引用 111 件1999 年: 被引用 117 件2000 年: 被引用 151 件2001 年: 被引用 146 件2002 年: 被引用 133 件2003 年: 被引用 142 件2004 年: 被引用 152 件2005 年: 被引用 156 件2006 年: 被引用 139 件2007 年: 被引用 168 件2008 年: 被引用 152 件2009 年: 被引用 123 件2010 年: 被引用 146 件2011 年: 被引用 97 件2012 年: 被引用 115 件2013 年: 被引用 128 件2014 年: 被引用 170 件2015 年: 被引用 196 件2016 年: 被引用 214 件2017 年: 被引用 212 件2018 年: 被引用 258 件2019 年: 被引用 562 件2020 年: 被引用 827 件2021 年: 被引用 1,165 件2022 年: 被引用 1,109 件2023 年: 被引用 1,172 件2024 年: 被引用 1,560 件2025 年: 被引用 1,225 件2026 年: 被引用 367 件2027 年: 被引用 1 件1927〜1970 年は被引用が無いため表示していません1972〜1978 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 2,968 件、この内訳の 21.1%中国: 引用元論文 2,805 件、この内訳の 19.9%イギリス: 引用元論文 846 件、この内訳の 6%ドイツ: 引用元論文 774 件、この内訳の 5.5%イタリア: 引用元論文 590 件、この内訳の 4.2%カナダ: 引用元論文 546 件、この内訳の 3.9%オランダ: 引用元論文 490 件、この内訳の 3.5%フランス: 引用元論文 487 件、この内訳の 3.5%インド: 引用元論文 365 件、この内訳の 2.6%スイス: 引用元論文 297 件、この内訳の 2.1%オーストラリア: 引用元論文 295 件、この内訳の 2.1%韓国: 引用元論文 266 件、この内訳の 1.9%
0%21.1%その他 23.7%

分野

  • Medicine56.1%
  • Computer Science32.1%
  • Engineering4.7%
  • Neuroscience2.7%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology2.1%
  • Physics and Astronomy0.8%
  • その他1.5%

トピック

  • Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging13.8%
  • Medical Image Segmentation Techniques7.2%
  • AI in cancer detection5.9%
  • Advanced Neural Network Applications5.5%
  • Medical Imaging Techniques and Applications3.2%
  • Lung Cancer Diagnosis and Treatment3.1%
  • その他61.3%

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  1. Deep Learning Techniques for Automatic MRI Cardiac Multi-Structures Segmentation and Diagnosis: Is the Problem Solved?

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  2. The Medical Segmentation Decathlon

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Sihong Chen, Laura Daza, Jianjiang Feng, Baochun He, Fabian Isensee, Yuanfeng Ji, Fucang Jia, Ildoo Kim, Klaus Maier‐Hein, Dorit Merhof, Akshay Pai, Beomhee Park, Mathias Perslev, R. Rezaiifar, Oliver Rippel, Ignacio Sarasúa, Wei Shen, Jaemin Son, Christian Wachinger, Liansheng Wang, Yan Wang, Yingda Xia, Daguang Xu, Zhanwei Xu, Yefeng Zheng, Amber L. Simpson, Lena Maier‐Hein, M. Jorge Cardoso - Nature Communications 2022 被引用: 1,202

  3. The Image Biomarker Standardization Initiative: Standardized Quantitative Radiomics for High-Throughput Image-based Phenotyping

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  4. A large annotated medical image dataset for the development and evaluation of segmentation algorithms

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2019 被引用: 748

  5. Artificial intelligence and machine learning in cancer imaging

    著者: , , , , , , , , , , , , , , - Communications Medicine 2022 被引用: 305

  6. FUTURE-AI: international consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Marina Camacho, Marius George Linguraru, Markus Wenzel, Marleen de Bruijne, Martin G. Tolsgaard, Melanie Goisauf, Mónica Cano Abadía, Nikolaos Papanikolaou, Noussair Lazrak, Oriol Pujol, Richard Osuala, Sandy Napel, Sara Colantonio, Smriti Joshi, Stefan Klein, Susanna Aussó, Wendy Rogers, Zohaib Salahuddin, Martijn P. A. Starmans - BMJ 2025 被引用: 348

  7. A radiogenomic dataset of non-small cell lung cancer

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , - Scientific Data 2018 被引用: 315

  8. Intratumoral Spatial Heterogeneity at Perfusion MR Imaging Predicts Recurrence-free Survival in Locally Advanced Breast Cancer Treated with Neoadjuvant Chemotherapy

    著者: , , , , , , , , - Radiology 2018 被引用: 209

  9. Quantitative imaging of cancer in the postgenomic era: Radio(geno)mics, deep learning, and habitats

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  10. Radiomics in Brain Tumor: Image Assessment, Quantitative Feature Descriptors, and Machine-Learning Approaches

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  11. The Medical Segmentation Decathlon

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Byeonguk Bae, Sihong Chen, Laura Daza, Jianjiang Feng, Baochun He, Fabian Isensee, Yuanfeng Ji, Fucang Jia, Namkug Kim, Ildoo Kim, Dorit Merhof, Akshay Pai, Beomhee Park, Mathias Perslev, R. Rezaiifar, Oliver Rippel, Ignacio Sarasúa, Wei Shen, Jaemin Son, Christian Wachinger, Liansheng Wang, Yan Wang, Yingda Xia, Daguang Xu, Zhanwei Xu, Yefeng Zheng, Amber L. Simpson, Lena Maier‐Hein, M. Jorge Cardoso - arXiv (Cornell University), CoRR 2021 被引用: 101

  12. A shallow convolutional neural network predicts prognosis of lung cancer patients in multi-institutional computed tomography image datasets

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  13. Non–Small Cell Lung Cancer: Identifying Prognostic Imaging Biomarkers by Leveraging Public Gene Expression Microarray Data—Methods and Preliminary Results

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  14. Non–Small Cell Lung Cancer Radiogenomics Map Identifies Relationships between Molecular and Imaging Phenotypes with Prognostic Implications

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  15. GFPT2 -Expressing Cancer-Associated Fibroblasts Mediate Metabolic Reprogramming in Human Lung Adenocarcinoma

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , - Cancer Research 2018 被引用: 119

  16. A Convolutional Neural Network for Automatic Characterization of Plaque Composition in Carotid Ultrasound

    著者: , , , , , , , , - IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, IEEE J. Biomed. Health Informatics 2016 被引用: 207

  17. Stability and reproducibility of computed tomography radiomic features extracted from peritumoral regions of lung cancer lesions

    著者: , , , , , , - Medical Physics 2019 被引用: 80

  18. Content-Based Image Retrieval in Radiology: Current Status and Future Directions

    著者: , , , , , - Journal of Digital Imaging, J. Digit. Imaging 2010 被引用: 389

  19. Lung Nodule Malignancy Prediction in Sequential CT Scans: Summary of ISBI 2018 Challenge

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - IEEE Transactions on Medical Imaging, IEEE Trans. Medical Imaging 2021 被引用: 38

  20. Glioblastoma Multiforme: Exploratory Radiogenomic Analysis by Using Quantitative Image Features

    著者: , , , , , , , , , - Radiology 2014 被引用: 320

  21. Heterogeneous Enhancement Patterns of Tumor-adjacent Parenchyma at MR Imaging Are Associated with Dysregulated Signaling Pathways and Poor Survival in Breast Cancer

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  22. Magnetic resonance image features identify glioblastoma phenotypic subtypes with distinct molecular pathway activities

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  23. Radiomics Signatures of Cardiovascular Risk Factors in Cardiac MRI: Results From the UK Biobank

    著者: , , , , , , , , - Frontiers in Cardiovascular Medicine 2020 被引用: 60

  24. Robust Intratumor Partitioning to Identify High-Risk Subregions in Lung Cancer: A Pilot Study

    著者: , , , , , , , - International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics 2016 被引用: 92