Assessment and prediction of glioblastoma therapy response: challenges and opportunities.

Qi, Dan; Li, Jing; Quarles, C Chad; Fonkem, Ekokobe; Wu, Erxi

Qi, Dan; Li, Jing; Quarles, C Chad; Fonkem, Ekokobe; Wu, Erxi.

Afiliação

Qi D; Department of Neurosurgery and Neuroscience Institute, Baylor Scott & White Health, Temple, TX 76502, USA.
Li J; School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332, USA.
Quarles CC; Department of Cancer Systems Imaging, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX 77054, USA.
Fonkem E; Department of Neurosurgery and Neuroscience Institute, Baylor Scott & White Health, Temple, TX 76502, USA.
Wu E; Department of Medical Education, School of Medicine, Texas A&M University, Bryan, TX 77807, USA.

Brain ; 146(4): 1281-1298, 2023 04 19.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36445396

Assuntos

Biomarcadores; Glioblastoma; Glioblastoma/diagnóstico por imagem; Glioblastoma/patologia; Glioblastoma/terapia; Humanos; Progressão da Doença; Biomarcadores/análise; Aprendizado de Máquina; Regras de Decisão Clínica

Palavras-chave

glioblastoma; liquid biomarker; machine learning; multiparametric imaging; therapy response

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Biomarcadores / Glioblastoma Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Screening_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Brain Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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