Convolution kernel and iterative reconstruction affect the diagnostic performance of radiomics and deep learning in lung adenocarcinoma pathological subtypes

Background The aim of this study was to investigate the influence of convolution kernel and iterative reconstruction on the diagnostic performance of radiomics and deep learning (DL) in lung adenocarcinomas. Methods A total of 183 patients with 215 lung adenocarcinomas were included in this study. A...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Wei Zhao, Wei Zhang, Yingli Sun, Yuxiang Ye, Jiancheng Yang, Wufei Chen, Pan Gao, Jianying Li, Cheng Li, Liang Jin, Peijun Wang, Yanqing Hua, Ming Li
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Wiley 2019-10-01
Loạt:	Thoracic Cancer
Những chủ đề:	Convolution kernel deep learning iterative reconstruction lung adenocarcinomas radiomics
Truy cập trực tuyến:	https://doi.org/10.1111/1759-7714.13161
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!