Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Machine Learning Models for Classifying High- and Low-Grade Gliomas: A Systematic Review and Quality of Reporting Analysis
2022·18 Zitationen·Frontiers in OncologyOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen18
Zitationen
18
Autoren
2022
Jahr
Abstract
PROSPERO, identifier CRD42020209938.
Ähnliche Arbeiten
TNM Classification of Malignant Tumours
1987 · 16.123 Zit.
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.872 Zit.
Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening
2011 · 10.859 Zit.
The American Joint Committee on Cancer: the 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM
2010 · 9.135 Zit.
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
2018 · 8.706 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingBrain Tumor Detection and ClassificationArtificial Intelligence in Healthcare and Education