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首页> Medical physics> A sparse representation-based radiomics for outcome prediction of higher grade gliomas.

A sparse representation-based radiomics for outcome prediction of higher grade gliomas.

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作者： Guoqing,Wu ^[1] ; Zhifeng,Shi ^[2] ; Yinsheng,Chen ^[3] ; Yuanyuan,Wang ^[4] ; Jinhua,Yu ^[4] ; Xiaofei,Lv ^[5] ; Liang,Chen ^[2] ; Xue,Ju ^[3] ; Zhongping,Chen ^[3]

作者单位： Department of Electronic Engineering, Fudan University, Shanghai, 200433, China. ^[1] Department of Neurosurgery, Huashan Hospital, Fudan University, Shanghai, 200433, China. ^[2] Department of Neurosurgery/Neuro-oncology, Sun Yat-sen University Cancer Center, State Key Laboratory of Oncology in South China, Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, 510000, China. ^[3] Department of Electronic Engineering, Fudan University and Key Laboratory of Medical Imaging Computing and Computer Assisted Intervention of Shanghai, Shanghai, 200433, China. ^[4] Department of Medical Imaging, Sun Yat-sen University Cancer Center, State Key Laboratory of Oncology in South China, Collaborative Innovation Center for Cancer Medicine, Guangzhou, 510000, China. ^[5]

关键词 SIFT feature higher grade gliomas outcome prediction sparse representation

主题词青少年(Adolescent);成年人(Adult);算法(Algorithms);儿童(Child);儿童, 学龄前(Child, Preschool);女(雌)性(Female);神经胶质瘤(Glioma);人类(Humans);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);婴儿(Infant);婴儿, 新生(Infant, Newborn);男(雄)性(Male);中年人(Middle Aged);预后(Prognosis);存活率分析(Survival Analysis);青年人(Young Adult)

DOI 10.1002/mp.13288

PMID 30418680

发布时间 2019-01-21

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Medical physics

Medical physics

2019年46卷1期

250-261页

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