Electron Density and Biologically Effective Dose (BED) Radiomics-Based Machine Learning Models to Predict Late Radiation-Induced Subcutaneous Fibrosis

Purpose: to predict the occurrence of late subcutaneous radiation induced fibrosis (RIF) after partial breast irradiation (PBI) for breast carcinoma by using machine learning (ML) models and radiomic features from 3D Biologically Effective Dose (3D-BED) and Relative Electron Density (3D-RED). Method...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:Front Oncol
Główni autorzy: Avanzo, Michele, Pirrone, Giovanni, Vinante, Lorenzo, Caroli, Angela, Stancanello, Joseph, Drigo, Annalisa, Massarut, Samuele, Mileto, Mario, Urbani, Martina, Trovo, Marco, el Naqa, Issam, De Paoli, Antonino, Sartor, Giovanna
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: Frontiers Media S.A. 2020
Hasła przedmiotowe:
Oncology
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7186445/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32373520
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3389/fonc.2020.00490
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy