Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Traditional Machine Learning Methods versus Deep Learning for Meningioma Classification, Grading, Outcome Prediction, and Segmentation: A Systematic Review and Meta-Analysis
12
Zitationen
12
Autoren
2023
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
The 2016 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary
2016 · 15.680 Zit.
A multivariate analysis of 416 patients with glioblastoma multiforme: prognosis, extent of resection, and survival
2001 · 3.036 Zit.
International subarachnoid aneurysm trial (ISAT) of neurosurgical clipping versus endovascular coiling in 2143 patients with ruptured intracranial aneurysms: a randomised comparison of effects on survival, dependency, seizures, rebleeding, subgroups, and aneurysm occlusion
2005 · 2.825 Zit.
SPREADING DEPRESSION OF ACTIVITY IN THE CEREBRAL CORTEX
1944 · 2.651 Zit.
CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Other Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2012–2016
2019 · 2.572 Zit.
Autoren
Institutionen
- Brigham and Women's Hospital(US)
- Harvard University(US)
- Karolinska Institutet(SE)
- McGovern Institute for Brain Research(US)
- Massachusetts Institute of Technology(US)
- MCPHS University(US)
- Erasmus MC(NL)
- Medisch Centrum Haaglanden(NL)
- Erasmus University Rotterdam(NL)
- National University of the Northeast(AR)
- Tufts University(US)
- Azienda Sanitaria Ospedaliera S.Croce e Carle Cuneo(IT)