Deep Learning-Based Radiomics for Prognostic Stratification of Low-Grade Gliomas Using a Multiple-Gene Signature

Low-grade gliomas are a heterogeneous group of infiltrative neoplasms. Radiomics allows the characterization of phenotypes with high-throughput extraction of quantitative imaging features from radiologic images. Deep learning models, such as convolutional neural networks (CNNs), offer well-performin...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Mert Karabacak, Burak B. Ozkara, Kaan Senparlak, Sotirios Bisdas
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	MDPI AG 2023-03-01
Seria:	Applied Sciences
Hasła przedmiotowe:	deep learning radiomics neural networks gliomas LGG gene signatures
Dostęp online:	https://www.mdpi.com/2076-3417/13/6/3873
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!