Machine learning allows robust classification of lung neoplasm tissue using an electronic biopsy through minimally-invasive electrical impedance spectroscopy

Abstract New bronchoscopy techniques like radial probe endobronchial ultrasound have been developed for real-time sampling characterization, but their use is still limited. This study aims to use classification algorithms with minimally invasive electrical impedance spectroscopy to improve neoplasti...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Georgina Company-Se, Virginia Pajares, Albert Rafecas-Codern, Pere J. Riu, Javier Rosell-Ferrer, Ramon Bragós, Lexa Nescolarde
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	Nature Portfolio 2025-03-01
سلاسل:	Scientific Reports
الموضوعات:	Classification Machine learning Minimally-invasive bioimpedance Bronchoscopy Neoplasm
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1038/s41598-025-94826-0
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!