Comparative Performance of Autoencoders and Traditional Machine Learning Algorithms in Clinical Data Analysis for Predicting Post-Staged GKRS Tumor Dynamics

<b>Introduction:</b> Accurate prediction of tumor dynamics following Gamma Knife radiosurgery (GKRS) is critical for optimizing treatment strategies for patients with brain metastases (BMs). Traditional machine learning (ML) algorithms have been widely used for this purpose; however, recent advancem...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Simona Ruxandra Volovăț, Tudor Ovidiu Popa, Dragoș Rusu, Lăcrămioara Ochiuz, Decebal Vasincu, Maricel Agop, Călin Gheorghe Buzea, Cristian Constantin Volovăț
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	MDPI AG 2024-09-01
Loạt:	Diagnostics
Những chủ đề:	gamma knife radiosurgery (GKRS) brain metastasis tumor dynamics forecasting machine learning models autoencoders
Truy cập trực tuyến:	https://www.mdpi.com/2075-4418/14/18/2091
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!