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Publikationen

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  1. Gregor Duwe; Dominique Mercier; Verena Kauth; Kerstin Moench; Vikas Rajashekar; Markus Junker; Andreas Dengel; Axel Haferkamp; Thomas Hoefner

    Development of an artificial intelligence-generated, explainable treatment recommendation system for urothelial carcinoma and renal cell carcinoma to support multidisciplinary cancer conferences

    In: European Journal of Cancer (EJC), Vol. 220, No. 115367, Pages 1-8, Elsevier Ltd. 3/2025.

  2. Gregor Duwe; Dominique Mercier; Verena Kauth; Kerstin Moench; Markus Junker; Juan Pablo Vesga; Werner Seiz; Juergen Scheele; Andreas Dengel; Axel Haferkamp; Thomas Höfner

    First preliminary results of artificial intelligence generated treatment recommendations for urothelial cancer based on multidisciplinary cancer conferences from the KITTU project

    In: Annals of Oncology, Vol. 35, No. S2, Pages 1161-1161, ESMO, 9/2024.

  3. Gregor Duwe; Dominique Mercier; Crispin Balthasar Wiesmann; Markus Junker; Axel Haferkamp; Andreas Dengel; Thomas Höfner

    Einsatz neuer Technologien: Künstliche Intelligenz in der medizinischen Entscheidungsfindung – Status quo und Perspektiven einer interdisziplinären Herausforderung

    In: Mario A. Pfannstiel. Technologien und Technologiemanagement im Gesundheitswesen. Pages 669-731, ISBN 978-3-658-43860-9, Springer, Wiesbaden, 8/2024.

  4. Gregor Duwe; Dominique Mercier; Crispin Wiesmann; Verena Kauth; Kerstin Moench; Markus Junker; Christopher C. M. Neumann; Axel Haferkamp; Andreas Dengel; Thomas Höfner

    Challenges and perspectives in use of artificial intelligence to support treatment recommendations in clinical oncology

    In: John Wiley (Hrsg.). Cancer Medicine, Vol. 13, No. 12, Pages 1-13, Wiley, 6/2024.

  5. Gregor Duwe; Verena Kauth; Kerstin Moench; Dominique Mercier; Markus Junker; Juergen Scheele; Werner Seiz; Oliver Pfante; Juan Pablo Vesga Simmins; Natasja De Bruin; Axel Haferkamp; Andreas Dengel; Thomas Höfner

    KITTU: Artificial intelligence supports multidisciplinary cancer conferences – first steps towards revolutionizing clinical decision making in oncology

    In: Reinhard Büttner (Hrsg.). Oncology Research and Treatment, Vol. 47, No. Supl. 1 - 36. Deutscher Krebskongress - Fortschritt gemeinsam gestalten, Pages 20-20, Karger Publishers, 2/2024.

  6. Markus Junker; Ansgar Bernardi

    Entscheidungsunterstützung bei der Nutzung von Kläranlagen für Agrarsysteme

    In: Daniel Demmler; Daniel Krupka; Hannes Federrath (Hrsg.). Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2022. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (INFORMATIK-2022), 3. Workshop “Künstliche Intelligenz in der Umweltinformatik” im Rahmen der 52. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik, 30. September 2022, located at INFORMATIK 2022 - 52. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik, September 26-30, Hamburg, Germany, Pages 1473-1483, LNI Proceedings (LNI), Vol. P-326, ISBN 978-3-88579-720-3, Gesellschaft für Informatik, 9/2022.

  7. Stefan Klink; K. Kise; Andreas Dengel; Markus Junker; Stefan Agne

    Document Information Retrieval

    In: B. B. Chaudhuri. Digital Document Processing. Major Direction and Recent Advances. Pages 351-378, Advances in Pattern Recognition, ISBN 1846285011, APR Springer Series, Berlin-Heidelberg, 2007.

  8. K. Kise; Markus Junker; Andreas Dengel; K. Matsumoto

    Passage Retrieval on Density Distributions of Terms and its Applications to Document Retrieval and Question Answering

    In: Andreas Dengel; Markus Junker; A. Weisbecker (Hrsg.). Reading and Learning -Adaptive Content Recognition. Pages 166-186, Springer Publ. 3/2004.

  9. Bertin Klein; Andreas Dengel; A. Fordan

    smartFIX: An Adaptive System for Document Analysis and Understanding

    In: Andreas Dengel; Markus Junker; A. Weisbecker (Hrsg.). Reading and Learning -Adaptive Content Recognition. Pages 166-186, Springer Publ. 3/2004.

  10. Bertin Klein; Andreas Dengel; Andreas Fordan

    smartFIX: An Adaptive System for Document Analysis and Understanding

    In: Andreas Dengel; Markus Junker; Anette Weisbecker (Hrsg.). Reading and Learning - Adaptive Content Recognition. Pages 166-186, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), No. 2956, Springer LNCS, 2004.