Deep Learning based Radiomics (DLR) and its usage in noninvasive IDH1 prediction for low grade glioma.

Li, Zeju; Wang, Yuanyuan; Yu, Jinhua; Guo, Yi; Cao, Wei

Li, Zeju; Wang, Yuanyuan; Yu, Jinhua; Guo, Yi; Cao, Wei.

Afiliação

Li Z; Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai, China.
Wang Y; Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai, China. yywang@fudan.edu.cn.
Yu J; Key laboratory of Medical Imaging Computing and Computer Assisted Intervention of Shanghai, Shanghai, China. yywang@fudan.edu.cn.
Guo Y; Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai, China. jhyu@fudan.edu.cn.
Cao W; Key laboratory of Medical Imaging Computing and Computer Assisted Intervention of Shanghai, Shanghai, China. jhyu@fudan.edu.cn.

Sci Rep ; 7(1): 5467, 2017 07 14.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-28710497

Assuntos

Aprendizado Profundo; Glioma/diagnóstico por imagem; Glioma/patologia; Isocitrato Desidrogenase/genética; Imageamento por Ressonância Magnética; Adulto; Estudos de Coortes; Feminino; Glioma/genética; Humanos; Masculino; Gradação de Tumores; Invasividade Neoplásica; Redes Neurais de Computação; Curva ROC; Fatores de Tempo

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Aprendizado Profundo / Glioma / Isocitrato Desidrogenase Tipo de estudo: Etiology_studies / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Sci Rep Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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