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Accès ouvert déclaré 2019 conference-abstract

OC-0510 MRI radiomics to predict tumour response in patients with locally advanced rectal cancer

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10Institutions déclarées
4Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : be, de, nl, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

ESTRO 38Radiomics machine learning approach for ADC with absolute rescaling and VOI delineation including tumor surroundings was useful for predicting locoregional recurrence of cervical cancer after definitive radiotherapy even using multi-center MRI data.Intensive Rescaling VOI T2WI DWI ADC Relative VOI1 0.52 [0.390.65]0.70 [0.59-0.80]0.68 [0.570.79] Relative VOI2 0.66 [0.53-0.79]0.73 [0.63-0.84]0.5 [0.43-0.70]Absolute VOI1 N/A N/A 0.67 [0.56-0.79]Absolute VOI2 N/A N/A 0.79 [0.70-0.87]

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
OC-0510 MRI radiomics to predict tumour response in patients with locally advanced rectal cancer
Date Crossref
01/04/2019
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingAdvanced X-ray and CT ImagingMRI in cancer diagnosis

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