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Enhancing the REMBRANDT MRI collection with expert segmentation labels and quantitative radiomic features.
Sayah, Anousheh; Bencheqroun, Camelia; Bhuvaneshwar, Krithika; Belouali, Anas; Bakas, Spyridon; Sako, Chiharu; Davatzikos, Christos; Alaoui, Adil; Madhavan, Subha; Gusev, Yuriy.
Afiliação
  • Sayah A; Medstar Georgetown University Hospital, Washington, DC, USA.
  • Bencheqroun C; Innovation Center for Biomedical Informatics (ICBI), Georgetown University, Washington, DC, USA.
  • Bhuvaneshwar K; Innovation Center for Biomedical Informatics (ICBI), Georgetown University, Washington, DC, USA. kb472@georgetown.edu.
  • Belouali A; Innovation Center for Biomedical Informatics (ICBI), Georgetown University, Washington, DC, USA.
  • Bakas S; Center for Biomedical Image Computing and Analytics (CBICA), University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Sako C; Center for Biomedical Image Computing and Analytics (CBICA), University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Davatzikos C; Center for Biomedical Image Computing and Analytics (CBICA), University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
  • Alaoui A; Innovation Center for Biomedical Informatics (ICBI), Georgetown University, Washington, DC, USA.
  • Madhavan S; Innovation Center for Biomedical Informatics (ICBI), Georgetown University, Washington, DC, USA.
  • Gusev Y; Innovation Center for Biomedical Informatics (ICBI), Georgetown University, Washington, DC, USA. yg63@georgetown.edu.
Sci Data ; 9(1): 338, 2022 06 14.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35701399
Assuntos
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Encefálicas / Imageamento por Ressonância Magnética Limite: Humans Idioma: En Revista: Sci Data Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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