NIMG-68. ACCURATE PATIENT-SPECIFIC MACHINE LEARNING MODELS OF GLIOBLASTOMA INVASION USING TRANSFER LEARNING

INTRODUCTION: Contrast-enhanced MRI (CE-MRI) guides first-line therapies (surgery, radiation) for glioblastoma (GBM), yet its accuracy remains limited. CE-MRI delineates enhancing bulk tumor but poorly characterizes non-enhancing invasive tumor in surrounding T2W abnormality. Previous studies have e...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:Neuro Oncol
Główni autorzy: Hu, Leland, Yoon, Hyunsoo, Eschbacher, Jennifer, Baxter, Leslie, Smith, Kris, Nakaji, Peter, Mcgee, Samuel, Dueck, Amylou, Quarles, Christopher, Karis, John, Hawkins-Daarud, Andrea, Jackson, Pamela, Massey, Susan, Wu, Teresa, Swanson, Kristin, Li, Jing
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: Oxford University Press 2017
Hasła przedmiotowe:
Abstracts
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5693187/
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1093/neuonc/nox168.641
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy