Hybrid Radiomics and Machine Learning for Brain Tumors Multi‐Task Classification: An Exploratory Study on Integrating GLCM and Curvelet‐Based Features for Enhanced Accuracy

ABSTRACT Background and Aims Accurate classification of brain tumors is vital for effective treatment planning. Manual assessment of magnetic resonance imaging (MRI) scans is often subjective and time‐consuming. This exploratory study proposes a machine learning approach integrating radiomic feature...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Mostafa Jafari, Masoumeh Rahmani, Sanaz Alibabaei, Jafar Fatahiasl, Sasan Razmjoo, Mohammad Javad Tahmasebi Birgani, Marziyeh Tahmasbi
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Wiley 2025-08-01
Loạt:	Health Science Reports
Những chủ đề:	brain tumor classification curvelet transform feature selection GLCM machine learning MRI radiomics
Truy cập trực tuyến:	https://doi.org/10.1002/hsr2.71195
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!