La eficacia de la radiómica de forma y las características profundas para la predicción de la supervivencia del glioblastoma mediante el aprendizaje profundo
Autores: Trinh, Dang-Linh; Kim, Soo-Hyung; Yang, Hyung-Jeong; Lee, Guee-Sang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
La eficacia de la radiómica de forma y las características profundas para la predicción de la supervivencia del glioblastoma mediante el aprendizaje profundo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Glioblastoma
Tumores cerebrales
Predicción de supervivencia
Características
Radiómica
ResNet18
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 47
Citaciones: Sin citaciones
El glioblastoma (conocido como glioblastoma multiforme) es uno de los tumores cerebrales más agresivos, representando el 48% de todos los tumores cerebrales primarios. Por esa razón, la predicción de la supervivencia global juega un papel vital en el diagnóstico y la planificación del tratamiento para los pacientes con glioblastoma.
Descripción
El glioblastoma (conocido como glioblastoma multiforme) es uno de los tumores cerebrales más agresivos, representando el 48% de todos los tumores cerebrales primarios. Por esa razón, la predicción de la supervivencia global juega un papel vital en el diagnóstico y la planificación del tratamiento para los pacientes con glioblastoma.