-
S. Tsakaneli, E. S. Bei and M. E. Zervakis, "A 21-hub-gene signature in multiple sclerosis identified using machine learning techniques," in Proceedings of the 2022 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI 2022), Ioannina, Greece, 2022, doi: 10.1109/BHI56158.2022.9926949.
-
Αθανάσιος Δελατόλας, "Ηλεκτρομαγνητική εύρεση εγκεφαλικών πηγών με στατιστικές και βαθιάς μάθησης προσεγγίσεις", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2022
-
A. Grammatikopoulou, N. Grammalidis, M. Papadogiorgaki and M. Zervakis, “A platform for health emergency warning and wandering behaviour detection supporting people with intellectual disability,” in Proceedings of the 15th International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments (PETRA 2022), Corfu, Greece, pp. 694–699, July 2022, doi: 10.1145/3529190.3534773.
-
N. J. Simos, K. Manolitsi, A. I. Luppi, A. Kagialis, M. Antonakakis, M. Zervakis, D. Antypa, E. Kavroulakis, T. G. Maris, A. Vakis, E. A. Stamatakis and E. Papadaki “Chronic mild Traumatic Brain Injury: aberrant static and dynamic connectomic features identified through machine learning model fusion,” Neuroinform., vol. 21, no. 2, pp. 427–442, Apr. 2023, doi: 10.1007/s12021-022-09615-1.
-
Γεώργιος Νόϊκος, "Μηχανική μάθηση για κατασκευή μοντέλου που θα προβλέπει πρώιμα επερχόμενη σήψη σε νευροχειρουργικούς ασθενείς", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023
-
Εμμανουήλ Ζαχαριάδης, "Εντοπισμός πυρκαγιάς σε δασικές περιοχές, χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης και ενοποίησης δεδομένων σε εναέριες εικόνες", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023
-
T. N. Papadomanolakis, E. S. Sergaki, A. A. Polydorou, A. G. Krasoudakis, G. N. Makris-Tsalikis, A. A. Polydorou, N. M. Afentakis, S. A. Athanasiou, I. O. Vardiambasis, and M. E. Zervakis, “Tumor diagnosis against other brain diseases using T2 MRI brain images and CNN binary classifier and DWT,” Brain Sci., vol. 13, no. 2, Feb. 2023, doi: 10.3390/brainsci13020348.
-
A. Vogiatzis, S. Orfanoudakis, G. Chalkiadakis, K. Moirogiorgou and M. Zervakis, “Novel meta-learning techniques for the multiclass image classification problem,” Sensors, vol. 23, no. 1, Jan. 2023, doi: 10.3390/s23010009.
-
S. A. Athanasiou, E. S. Sergaki, A. A. Polydorou, A. A. Polydorou, G. S. Stavrakakis, N. M. Afentakis, I. O. Vardiambasis, and M. E. Zervakis “Revealing the boundaries of selected gastro-intestinal (GI) organs by implementing CNNs in endoscopic capsule images,” Diagnostics, vol. 13, no. 5, Feb. 2023, doi: 10.3390/diagnostics13050865.
-
T. Medani, J. Garcia-Prieto, F. Tadel, M. Antonakakis, T. Erdbrügger, M. Höltershinken, W. Mead, S. Schrader, A. Joshi, C. Engwer, C. H. Wolters, J. C. Mosher, and R. M. Leahy, “Brainstorm-DUNEuro: an integrated and user-friendly Finite Element Method for modeling electromagnetic brain activity,” NeuroImage, vol. 267, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.neuroimage.2022.119851.