Deep learning model integrating positron emission tomography and clinical data for prognosis prediction in non-small cell lung cancer patients.

Oh, Seungwon; Kang, Sae-Ryung; Oh, In-Jae; Kim, Min-Soo

Oh, Seungwon; Kang, Sae-Ryung; Oh, In-Jae; Kim, Min-Soo.

Afiliação

Oh S; Department of Mathematics and Statistics, Chonnam National University, Gwangju, Republic of Korea.
Kang SR; Department of Nuclear Medicine, Chonnam National University Medical School and Hwasun Hospital, Hwasun, Jeonnam, Republic of Korea.
Oh IJ; Department of Internal Medicine, Chonnam National University Medical School and Hwasun Hospital, Hwasun, Jeonnam, Republic of Korea. droij@jnu.ac.kr.
Kim MS; Department of Mathematics and Statistics, Chonnam National University, Gwangju, Republic of Korea. kimms@jnu.ac.kr.

BMC Bioinformatics ; 24(1): 39, 2023 Feb 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36747153

Assuntos

Carcinoma Pulmonar de Células não Pequenas; Aprendizado Profundo; Neoplasias Pulmonares; Humanos; Carcinoma Pulmonar de Células não Pequenas/diagnóstico por imagem; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Fluordesoxiglucose F18; Compostos Radiofarmacêuticos; Tomografia por Emissão de Pósitrons; Estudos Retrospectivos

Palavras-chave

Deep learning; FDG PET; Lung cancer; Multimodal learning; Survival prediction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Temas: Geral / Tipos_de_cancer / Pulmao Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Carcinoma Pulmonar de Células não Pequenas / Aprendizado Profundo / Neoplasias Pulmonares Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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