CareLit Fachartikel

Tumoren des Parapharyngealraumes mit Deep-Learning-Radiomic differenzieren

Richard Kessing · Pädiatrische Praxis · 2026 · Heft 01 · S. 8

Dokument
964026
CareLit-ID
Jahr
2026
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Pädiatrische Praxis
Autor:innen
Richard Kessing
Ausgabe
Heft 01 / 2026
Jahrgang 105
Seiten
8
Erschienen: 2026-01-01 00:00:00
ISSN
0935-8943

Zusammenfassung

Chinesische Wissenschaftler*innen wollten die Wirksamkeit von konventionellen Radiomics- Deep-Learing- und Deep-Learning-Radiomics-Modellen zur Unterscheidung zwischen bösartigen und gutartigen Tumoren des parapharyngealen Raums (PPS) beleuchten, um ein präakademisches Diagnosewerkzeug zur klinischen Entscheidungsfindung in diesem Kontext zu etablieren.

Schlagworte

Pädiatrische Praxis