Machine Learning Classification of Cerebral Aneurysm Rupture Status with Morphologic Variables and Hemodynamic Parameters

PURPOSE: To construct a classification model of rupture status and to clarify the importance of morphologic variables and hemodynamic parameters on rupture status by applying a machine learning (ML) algorithm to morphologic and hemodynamic data of cerebral aneurysms. MATERIALS AND METHODS: Between 2...

תיאור מלא

שמור ב:
מידע ביבליוגרפי
הוצא לאור ב:Radiol Artif Intell
Main Authors: Tanioka, Satoru, Ishida, Fujimaro, Yamamoto, Atsushi, Shimizu, Shigetoshi, Sakaida, Hiroshi, Toyoda, Mitsuru, Kashiwagi, Nobuhisa, Suzuki, Hidenori
פורמט: Artigo
שפה:Inglês
יצא לאור: Radiological Society of North America 2020
נושאים:
Original Research
גישה מקוונת:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8017392/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33937812
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1148/ryai.2019190077
תגים: הוספת תג
אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!

פריטים דומים