CareLit · DOI-Nachweis · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Maschinelles Lernen und radiomische Analyse von 18F-FDG PET/CT-Datensätzen zur Vorhersage des somatischen Mutationsstatus sowie des N- und M-Stadiums bei Patienten mit therapienaiven NSCLC
DOI 10.1055/s-0040-1703328
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenM Chodyla, A Demircioglu, J Haubold, S Bogner, K Herrmann, F Nensa, L Umutlu
ZeitschriftRöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Ausgabe04/2020
Jahrgang / SeitenJg. 192 · S. S74
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Maschinelles Lernen und radiomische Analyse von 18F-FDG PET/CT-Datensätzen zur Vorhersage des somatischen Mutationsstatus sowie des N- und M-Stadiums bei Patienten mit therapienaiven NSCLC
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Zitierempfehlung
M Chodyla, A Demircioglu, J Haubold, S Bogner, K Herrmann, F Nensa, L Umutlu (2020) Maschinelles Lernen und radiomische Analyse von 18F-FDG PET/CT-Datensätzen zur Vorhersage des somatischen Mutationsstatus sowie des N- und M-Stadiums bei Patienten mit therapienaiven NSCLC. RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren, 192 (04), S74. https://doi.org/10.1055/s-0040-1703328
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