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[Predicting cerebral glioma enhancement pattern using a machine learning-based magnetic resonance imaging radiomics model].

流体衰减反转恢复 磁共振成像 无线电技术 人工智能 接收机工作特性 朴素贝叶斯分类器 机器学习 胶质瘤 队列 支持向量机 医学 交叉验证 计算机科学 放射科 内科学 癌症研究
作者
Hao He,Erkang Guo,Wenjun Meng,Yanfang Wang,Wenqi Wang,Wenle He,Yuankui Wu,Wei Yang
出处
期刊：PubMed [National Institutes of Health]
日期：2024-01-20 卷期号：44 (1): 194-200 被引量：1
链接
nih.gov nih.govdoi.org
标识
DOI：10.12122/j.issn.1673-4254.2024.01.23
摘要
The T2-FLAIR-based machine learning radiomics model can accurately predict the enhancement pattern of gliomas on MRI.
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