Automatic detection of the meningioma tumor firmness in MRI images.

AlKubeyyer, Atheer; Ben Ismail, Mohamed Maher; Bchir, Ouiem; Alkubeyyer, Metab

AlKubeyyer, Atheer; Ben Ismail, Mohamed Maher; Bchir, Ouiem; Alkubeyyer, Metab.

Afiliação

AlKubeyyer A; Computer Science Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia.
Ben Ismail MM; Computer Science Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia.
Bchir O; Computer Science Department, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia.
Alkubeyyer M; Department of Radiology and Medical Imaging, King Khalid University Hospital., King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia.

J Xray Sci Technol ; 28(4): 659-682, 2020.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32538892

Assuntos

Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Neoplasias Meníngeas/patologia; Meningioma/patologia; Algoritmos; Análise por Conglomerados; Humanos; Neoplasias Meníngeas/diagnóstico por imagem; Meningioma/diagnóstico por imagem; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador; Sensibilidade e Especificidade; Máquina de Vetores de Suporte

Palavras-chave

Meningioma; supervised learning; tumor firmness; visual features

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Imageamento por Ressonância Magnética / Neoplasias Meníngeas / Meningioma Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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