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A Preliminary Study on Machine Learning-Based Evaluation of Static and Dynamic FET-PET for the Detection of Pseudoprogression in Patients with IDH-Wildtype Glioblastoma

SIMPLE SUMMARY: Pseudoprogression detection in glioblastoma patients remains a challenging task. Although pseudoprogression has only a moderate prevalence of 10–30% following first-line treatment of glioblastoma patients, it bears critical implications for affected patients. Non-invasive techniques,...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Cancers (Basel)
Hauptverfasser: Kebir, Sied, Schmidt, Teresa, Weber, Matthias, Lazaridis, Lazaros, Galldiks, Norbert, Langen, Karl-Josef, Kleinschnitz, Christoph, Hattingen, Elke, Herrlinger, Ulrich, Lohmann, Philipp, Glas, Martin
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: MDPI 2020
Schlagworte:
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7690380/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33105661
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/cancers12113080
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