Performance of radiomics-based artificial intelligence systems in the diagnosis and prediction of treatment response and survival in esophageal cancer: a systematic review and meta-analysis of diagnostic accuracy.

Menon, Nainika; Guidozzi, Nadia; Chidambaram, Swathikan; Markar, Sheraz Rehan

Menon, Nainika; Guidozzi, Nadia; Chidambaram, Swathikan; Markar, Sheraz Rehan.

Afiliação

Menon N; Department of General Surgery, Oxford University Hospitals, Oxford, UK.
Guidozzi N; Department of General Surgery, University of Witwatersrand, Johannesburg, South Africa.
Chidambaram S; Academic Surgical Unit, Department of Surgery and Cancer, Imperial College London, St Mary's Hospital, London, UK.
Markar SR; Department of General Surgery, Oxford University Hospitals, Oxford, UK.

Dis Esophagus ; 36(6)2023 May 27.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37236811

Assuntos

Neoplasias Esofágicas; Tomografia por Emissão de Pósitrons combinada à Tomografia Computadorizada; Humanos; Tomografia por Emissão de Pósitrons combinada à Tomografia Computadorizada/métodos; Fluordesoxiglucose F18; Inteligência Artificial; Radiômica; Neoplasias Esofágicas/diagnóstico por imagem; Neoplasias Esofágicas/terapia

Palavras-chave

esophageal cancers; radiology; robotics

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Temas: Geral / Tipos_de_cancer / Esofago Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Esofágicas / Tomografia por Emissão de Pósitrons combinada à Tomografia Computadorizada Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Qualitative_research / Risk_factors_studies / Systematic_reviews Limite: Humans Idioma: En Revista: Dis Esophagus Assunto da revista: GASTROENTEROLOGIA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

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