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首页> Statistics in medicine> Bayesian spatial models for voxel-wise prostate cancer classification using multi-parametric magnetic resonance imaging data.

Bayesian spatial models for voxel-wise prostate cancer classification using multi-parametric magnetic resonance imaging data.

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第一作者： Jin,Jin
第一单位： Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA.
作者： Jin,Jin [1] ; Lin,Zhang [1] ; Ethan,Leng [2] ; Gregory J,Metzger [3] ; Joseph S,Koopmeiners [1]
作者单位： Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA. [1] Department of Biomedical Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA. [2] Department of Radiology, Center for Magnetic Resonance Research, University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, USA. [3]
关键词 Bayesian hierarchical modelingmulti-parametric MRImultiimage spatial modelingnearest?neighbor?Gaussian processvoxel-wise PCa classification
医学主题词 算法(Algorithms);贝叶斯定理(Bayes Theorem);人类(Humans);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging);男(雄)性(Male);前列腺(Prostate);前列腺肿瘤(Prostatic Neoplasms)
DOI 10.1002/sim.9245
PMID 34747059
发布时间 2024-09-23
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Statistics in medicine

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2022年41卷3期

483-499页

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