Deep learning-based tumor segmentation and radiogenomic model for predicting EGFR amplification and assessing intratumoural heterogeneity in glioblastoma

Abstract Objectives To predict epidermal growth factor receptor (EGFR) amplification and explore the intratumoural heterogeneity of glioblastoma (GBM) using deep learning segmentation-based radiogenomics. Methods A total of 654 patients were included from multiple datasets, divided into a training c...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Jianpeng Liu, Chuyun Shen, Shufan Jiang, Yanfei Wu, Jiaqi Tu, Yifang Bao, Haiqing Li, Na Wang, Ying Liu, Ji Xiong, Xueling Liu, Yuxin Li
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	SpringerOpen 2025-07-01
Seria:	Journal of Big Data
Hasła przedmiotowe:	Glioblastoma Epidermal growth factor receptor Deep learning Machine learning Radiogenomics
Dostęp online:	https://doi.org/10.1186/s40537-025-01221-7
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!