Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
DuCTSNet: MA‑SAM based fully automated DCIS segmentation and radiomic phenotyping for patient risk stratification in the ECOG‑ACRIN E4112 trial
2026·0 Zitationen
Volltext beim Verlag öffnen0
Zitationen
21
Autoren
2026
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
New response evaluation criteria in solid tumours: Revised RECIST guideline (version 1.1)
2008 · 28.883 Zit.
TNM Classification of Malignant Tumours
1987 · 16.123 Zit.
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.557 Zit.
Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening
2011 · 10.762 Zit.
The American Joint Committee on Cancer: the 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM
2010 · 9.107 Zit.
Autoren
- Aaron Sossin
- Kalina P. Slavkova
- Somit Jain
- Arunima Sharma
- Ruya Kang
- Sarah Voter
- Debosmita Biswas
- Eric M. Cohen
- Anum S. Kazerouni
- Walter C. Mankowski
- Savannah Partridge
- Joseph A. Sparano
- Seema A. Khan
- Christopher E. Comstock
- Constantine Gatsonis
- Constance D. Lehman
- Justin Romanoff
- Antonio Wolff
- Jon Steingrimsson
- Habib Rahbar
- Deepa Sheth
Themen
Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingFerroptosis and cancer prognosisArtificial Intelligence in Healthcare and Education