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Rofo 2020; 192(S 01): S74
DOI: 10.1055/s-0040-1703328
Vortrag (Wissenschaft)
Onkologische Bildgebung/Onkologie

Maschinelles Lernen und radiomische Analyse von 18F-FDG PET/CT-Datensätzen zur Vorhersage des somatischen Mutationsstatus sowie des N- und M-Stadiums bei Patienten mit therapienaiven NSCLC

M Chodyla
1   Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen
,
A Demircioglu
1   Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen
,
J Haubold
1   Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen
,
S Bogner
2   Uniklinikum Essen, Inneren Klinik (Tumorforschung), Essen
,
K Herrmann
3   Uniklinikum Essen, Klinik für Nuklearmedizin, Essen
,
F Nensa
1   Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen
,
L Umutlu
1   Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen
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