Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Radiomic Features as Artificial Intelligence Prognostic Models in Glioblastoma: A Systematic Review and Meta-Analysis
2024·4 Zitationen·DiagnosticsOpen Access
Volltext beim Verlag öffnen4
Zitationen
5
Autoren
2024
Jahr
Abstract
An RF-AI-based approach offers prognostic significance for OS and PFS in patients with glioblastoma.
Ähnliche Arbeiten
TNM Classification of Malignant Tumours
1987 · 16.123 Zit.
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.940 Zit.
Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening
2011 · 10.878 Zit.
The American Joint Committee on Cancer: the 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM
2010 · 9.139 Zit.
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
2018 · 8.752 Zit.
Autoren
Institutionen
Themen
Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingAdvanced X-ray and CT ImagingArtificial Intelligence in Healthcare and Education