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首页> Quantitative imaging in medicine and surgery> Incorporating multiple magnetic resonance diffusion models to differentiate low- and high-grade adult gliomas: a machine learning approach.

Incorporating multiple magnetic resonance diffusion models to differentiate low- and high-grade adult gliomas: a machine learning approach.

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第一作者： Junqi,Xu
第一单位： Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Shanghai, China.
作者： Junqi,Xu [1] ; Yan,Ren [2] ; Xueying,Zhao [1] ; Xiaoqing,Wang [3] ; Xuchen,Yu [1] ; Zhenwei,Yao [2] ; Yan,Zhou [3] ; Xiaoyuan,Feng [2] ; Xiaohong Joe,Zhou [4] ; He,Wang [5]
作者单位： Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Shanghai, China. [1] Radiology Department, Hua Shan Hospital, Fudan University, Shanghai, China. [2] Department of Radiology, Ren Ji Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China. [3] Center for Magnetic Resonance Research, Departments of Radiology, Neurosurgery, and Bioengineering, University of Illinois at Chicago, Chicago, IL, USA. [4] Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University, Shanghai, China.;Human Phenome Institute, Fudan University, Shanghai, China. [5]
关键词 Multiparametric diffusion-weighted imaging (DWI)glioma gradingmachine learning (ML)magnetic resonance imaging (MRI)
DOI 10.21037/qims-22-145
PMID 36330178
发布时间 2022-11-05
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Quantitative imaging in medicine and surgery

Quantitative imaging in medicine and surgery

2022年12卷11期

5171-5183页

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