The Capabilities of Machine Learning Radiomics Based Models in the MRI Diagnosis of Early HCC
Rattachement africain : ru, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Purpose: To evaluate machine-learning radiomics based models on enhanced MR images in diagnostics of early HCC.Material and methods: Data from 72 patients with 93 masses who underwent Gadoxetic acid-enhanced MRI scans was retrospectively analyzed.Results: Binary classification models were produced for the differential diagnosis of regenerative and dysplastic nodes, early HCC and HCC nodes with an atypical enhancement with high discriminatory capabilities; the area under the ROC-curve ranged from 0.89 to 0.95 in various models.Conclusion: The performed radiomic models can be used as an effective method for differential diagnostics of HCC with typical and atypical enhancement, dysplastic and regenerative nodes.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- The Capabilities of Machine Learning Radiomics Based Models in the MRI Diagnosis of Early HCC
- Date Crossref
- 26/12/2024
- Éditeur
- Non-profit partnership Society of Interventional Oncoradiologists
- Type
- journal-article
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Les institutions déclarées
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