CsAuthors.net database
Most of the data is coming from the
DBLP Computer Science Bibliography
and the rest is coming from CsAuthors.net own database.
We are working hard to keep everything up-to-date. However, we know that there are many papers not yet included in our dataset.
If something is wrong or missing, feel free to write me at
We are working hard to keep everything up-to-date. However, we know that there are many papers not yet included in our dataset.
If something is wrong or missing, feel free to write me at
my email address
.
The "Dijkstra number"
The Dijkstra number describes the collaborative distance between an author and
Edsger W. Dijkstra.
In our dataset 90.2% of authors are connected to Edsger W. Dijkstra and the average Dijkstra number among them is 5.08.
These kind of number/metrics are quite famous and already well defined in other fields.
In our dataset 90.2% of authors are connected to Edsger W. Dijkstra and the average Dijkstra number among them is 5.08.
These kind of number/metrics are quite famous and already well defined in other fields.
- The "Erdős number" expresses the collaborative distance with Paul Erdős, the famous Hungarian mathematician.
- The "Bacon number" expresses the co-acting distance with Kevin Bacon.
The "Erdős number"
The Erdős number describes the collaborative distance between an author and
Paul Erdős.
In our dataset 90.2% of authors are connected to Paul Erdős and the average Erdős number among them is 4.67.
Find more on Wikipedia with an article on the"Erdős number".
In our dataset 90.2% of authors are connected to Paul Erdős and the average Erdős number among them is 4.67.
Find more on Wikipedia with an article on the"Erdős number".
Junhao Wen
Orcid: 0000-0003-2077-3070Affiliations:
- Columbia University, New York, NY, USA
According to our database1,
Junhao Wen
authored at least 39 papers
between 2018 and 2024.
Collaborative distances:
Collaborative distances:
Timeline
Legend:
Book In proceedings Article PhD thesis Dataset OtherLinks
Online presence:
-
on orcid.org
On csauthors.net:
Bibliography
2024
Interpretable deep clustering survival machines for Alzheimer's disease subtype discovery.
, , , , , , , , , , , , , ,
Medical Image Anal., 2024
Dimensional Neuroimaging Endophenotypes: Neurobiological Representations of Disease Heterogeneity Through Machine Learning.
, , , , , ,
CoRR, 2024
Multiscale Estimation of Morphometricity for Revealing Neuroanatomical Basis of Cognitive Traits.
, , , , , , , , , , ,
Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, 2024
Mutually-Constrained Cross-Sectional and Longitudinal Non-Negative Matrix Factorization: Application to Modeling Brain Aging Trajectories.
, , , , ,
Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, 2024
2023
Brain-wide genome-wide colocalization study for integrating genetics, transcriptomics and brain morphometry in Alzheimer's disease.
, , , , , , , , , ,
NeuroImage, October, 2023
Multiscale functional connectivity patterns of the aging brain learned from harmonized rsfMRI data of the multi-cohort iSTAGING study.
, , , , , , , , , , , , , , , ,
NeuroImage, April, 2023
Applications of generative adversarial networks in neuroimaging and clinical neuroscience.
, , , , , , , , , , , ,
NeuroImage, April, 2023
Gene-SGAN: a method for discovering disease subtypes with imaging and genetic signatures via multi-view weakly-supervised deep clustering.
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
CoRR, 2023
, , , , , , ,
Proceedings of the Medical Imaging 2023: Image Processing, 2023
2022
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, July, 2022
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, May, 2022
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, May, 2022
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, April, 2022
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Medical Image Anal., 2022
, , , , , , ,
CoRR, 2022
Surreal-GAN: Semi-Supervised Representation Learning via GAN for uncovering heterogeneous disease-related imaging patterns.
Proceedings of the Tenth International Conference on Learning Representations, 2022
Preference Matrix Guided Sparse Canonical Correlation Analysis for Genetic Study of Quantitative Traits in Alzheimer's Disease.
, , , , , , , , , , ,
Proceedings of the IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 2022
2021
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, October, 2021
Reproducible Evaluation of Diffusion MRI Features for Automatic Classification of Patients with Alzheimer's Disease.
, , , , , , , , , ,
Neuroinformatics, 2021
Predicting the progression of mild cognitive impairment using machine learning: A systematic, quantitative and critical review.
, , , , , , , , , , , , , , , ,
Medical Image Anal., 2021
Clinica: An Open-Source Software Platform for Reproducible Clinical Neuroscience Studies.
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Frontiers Neuroinformatics, 2021
Multidimensional representations in late-life depression: convergence in neuroimaging, cognition, clinical symptomatology and genetics.
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
CoRR, 2021
Disentangling brain heterogeneity via semi-supervised deep-learning and MRI: dimensional representations of Alzheimer's Disease.
, , , , , , , , , ,
CoRR, 2021
2020
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, September, 2020
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, June, 2020
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, February, 2020
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, January, 2020
Convolutional neural networks for classification of Alzheimer's disease: Overview and reproducible evaluation.
, , , , , , , , ,
Medical Image Anal., 2020
Smile-GANs: Semi-supervised clustering via GANs for dissecting brain disease heterogeneity from medical images.
CoRR, 2020
Proceedings of the Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2020, 2020
2019
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, December, 2019
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, November, 2019
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, October, 2019
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Dataset, September, 2019
Convolutional Neural Networks for Classification of Alzheimer's Disease: Overview and Reproducible Evaluation.
, , , , , , ,
CoRR, 2019
2018
Reproducible evaluation of classification methods in Alzheimer's disease: Framework and application to MRI and PET data.
, , , , , , , , , , , , , , ,
NeuroImage, 2018
, , , , , , , , , ,
Frontiers Neuroinformatics, 2018
Reproducible evaluation of diffusion MRI features for automatic classification of patients with Alzheimers disease.
, , , , , , , , , ,
CoRR, 2018
Reproducible evaluation of classification methods in Alzheimer's disease: framework and application to MRI and PET data.
, , , , , , , , , , , , , , , ,
CoRR, 2018