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脑MRI影像组学在预测转移瘤类型中的应用
被引量:
12
1
作者
H.C.Kniep
F.Madesta
+5 位作者
T.Schneider
U.Hanning
m.h.schonfeld
G.Schon
谢俊诗(译)
王玉婷(校)
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019年第2期240-240,共1页
目的探讨在未知原发病灶的病人中,运用多分类机器学习方法中不同脑转移瘤的MRI影像组学特征预测肿瘤类型的可行性。材料与方法这项单中心回顾性分析纳入189例病人(女101例,男88例;年龄32~85岁,平均61岁)共658幅脑转移瘤的MR影像,包括T1...
目的探讨在未知原发病灶的病人中,运用多分类机器学习方法中不同脑转移瘤的MRI影像组学特征预测肿瘤类型的可行性。材料与方法这项单中心回顾性分析纳入189例病人(女101例,男88例;年龄32~85岁,平均61岁)共658幅脑转移瘤的MR影像,包括T1平扫、T1增强与液体衰减反转恢复(FLAIR)序列影像。
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关键词
MRI
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职称材料
题名
脑MRI影像组学在预测转移瘤类型中的应用
被引量:
12
1
作者
H.C.Kniep
F.Madesta
T.Schneider
U.Hanning
m.h.schonfeld
G.Schon
谢俊诗(译)
王玉婷(校)
机构
Department of Diagnostic and Interventional Neuroradiology
不详
出处
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019年第2期240-240,共1页
文摘
目的探讨在未知原发病灶的病人中,运用多分类机器学习方法中不同脑转移瘤的MRI影像组学特征预测肿瘤类型的可行性。材料与方法这项单中心回顾性分析纳入189例病人(女101例,男88例;年龄32~85岁,平均61岁)共658幅脑转移瘤的MR影像,包括T1平扫、T1增强与液体衰减反转恢复(FLAIR)序列影像。
关键词
MRI
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R730.4 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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1
脑MRI影像组学在预测转移瘤类型中的应用
H.C.Kniep
F.Madesta
T.Schneider
U.Hanning
m.h.schonfeld
G.Schon
谢俊诗(译)
王玉婷(校)
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019
12
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