Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Ukraiński (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaUniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wyszukujesz frazę ""radiogenomics"" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-20 z 1099
Tytuł:
Correlation of gene expression with magnetic resonance imaging features of retinoblastoma: a multi-center radiogenomics validation study
Autorzy:
Jansen, Robin W.Aff1, Aff2, IDs0033002310054y_cor1
Roohollahi, KhashayarAff2, Aff3
Uner, Ogul E.Aff4, Aff5
de Jong, YvonneAff2, Aff6
de Bloeme, Christiaan M.Aff1, Aff2
Göricke, Sophia
Sirin, Selma
Maeder, Philippe
Galluzzi, Paolo
Brisse, Hervé J.
Cardoen, Liesbeth
Castelijns, Jonas A.
van der Valk, Paul
Moll, Annette C.Aff2, Aff6
Grossniklaus, Hans
Hubbard, G. Baker
de Jong, Marcus C.Aff1, Aff2
Dorsman, JosephineAff2, Aff3
de Graaf, PimAff1, Aff2
Pokaż więcej
Źródło:
European Radiology. 34(2):863-872
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
AI-driven estimation of O6 methylguanine-DNA-methyltransferase (MGMT) promoter methylation in glioblastoma patients: a systematic review with bias analysis
Autorzy:
Samartha, Mullapudi Venkata Sai
Dubey, Navneet KumarAff2, Aff3
Jena, Biswajit
Maheswar, Gorantla
Lo, Wen-ChengAff5, Aff6, Aff7, IDs00432023055665_cor5
Saxena, SanjayAff1, IDs00432023055665_cor6
Pokaż więcej
Źródło:
Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 150(2)
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Conditional generative adversarial network driven radiomic prediction of mutation status based on magnetic resonance imaging of breast cancer
Autorzy:
Zi Huai Huang
Lianghong Chen
Yan Sun
Qian Liu
Pingzhao Hu
Pokaż więcej
Temat:
Breast cancer
cGANs
Radiogenomics
Machine learning
Magnetic resonance images
Medicine
Źródło:
Journal of Translational Medicine, Vol 22, Iss 1, Pp 1-13 (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1479-5876
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/3b7ba13d0b1e4d3ba674e6b150d78a11  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
Novel model integrating computed tomography-based image markers with genetic markers for discriminating radiation pneumonitis in patients with unresectable stage III non-small cell lung cancer receiving radiotherapy: a retrospective multi-center radiogenomics study
Autorzy:
Jiaran Li
Li Li
Shanshan Tang
Qingxi Yu
Wenju Liu
Ning Liu
Fengchang Yang
Dexian Zhang
Shuanghu Yuan
Pokaż więcej
Temat:
Radiation pneumonitis
Lung cancer
Radiomics
Genomics
Radiogenomics
Prediction model
Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens
RC254-282
Źródło:
BMC Cancer, Vol 24, Iss 1, Pp 1-10 (2024)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1471-2407
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/5d03b7af2344473290fc450527857e17  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
Correlating MRI features with additional genetic markers and patient survival in histological grade 2-3 IDH-mutant astrocytomas
Autorzy:
Lasocki, ArianAff1, Aff2, Aff3, IDs00234023031750_cor1
Buckland, Michael E.Aff4, Aff5
Molinaro, Tahlia
Xie, Jing
Whittle, James R.Aff2, Aff6, Aff8, Aff9
Wei, Heng
Gaillard, FrankAff3, Aff10
Pokaż więcej
Źródło:
Neuroradiology: A Journal Dedicated to Neuroimaging and Interventional Neuroradiology. 65(8):1215-1223
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Imaging‐proteomic analysis for prediction of neoadjuvant chemotherapy responses in patients with breast cancer
Autorzy:
Jingxian Duan
Yuanshen Zhao
Qiuchang Sun
Dong Liang
Zaiyi Liu
Xin Chen
Zhi‐Cheng Li
Pokaż więcej
Temat:
breast cancer
deep learning
neoadjuvant chemotherapy
pathologic complete response
Radiogenomics
Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens
RC254-282
Źródło:
Cancer Medicine, Vol 12, Iss 23, Pp 21256-21269 (2023)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/2045-7634
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/be40562f4fc4488388496eadda8a132d  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
Predicting MYCN amplification in paediatric neuroblastoma: development and validation of a 18F-FDG PET/CT-based radiomics signature
Autorzy:
Luo-Dan Qian
Shu-Xin Zhang
Si-Qi Li
Li-Juan Feng
Zi-Ang Zhou
Jun Liu
Ming-Yu Zhang
Ji-Gang Yang
Pokaż więcej
Temat:
Neuroblastoma
18F-FDG PET/CT
Radiogenomics
MYCN
Medical physics. Medical radiology. Nuclear medicine
R895-920
Źródło:
Insights into Imaging, Vol 14, Iss 1, Pp 1-12 (2023)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1869-4101
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/3808518c33024ade894d1d68837ce8b6  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
Radiogenomic analysis of cellular tumor-stroma heterogeneity as a prognostic predictor in breast cancer
Autorzy:
Ming Fan
Kailang Wang
You Zhang
Yuanyuan Ge
Zhong Lü
Lihua Li
Pokaż więcej
Temat:
Breast cancer
Cell subpopulation
Prognosis
Radiogenomics
Medicine
Źródło:
Journal of Translational Medicine, Vol 21, Iss 1, Pp 1-15 (2023)
Opis pliku:
electronic resource
Relacje:
https://doaj.org/toc/1479-5876
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/40f2c847df804f77ad02bbc9cc902912  Link otwiera się w nowym oknie
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
Interpretability of radiomics models is improved when using feature group selection strategies for predicting molecular and clinical targets in clear-cell renal cell carcinoma: insights from the TRACERx Renal study
Autorzy:
Orton, Matthew R.
Hann, Evan
Doran, Simon J.
Shepherd, Scott T. C.Aff3, Aff4, Aff5
Ap Dafydd, Derfel
Spencer, Charlotte E.
López, José I.Aff3, Aff7
Albarrán-Artahona, VíctorAff4, Aff8
Comito, FrancescaAff9, Aff10
Warren, HannahAff11, Aff12
Shur, Joshua
Messiou, ChristinaAff1, Aff2, Aff6
Larkin, JamesAff4, Aff5
Turajlic, SamraAff3, Aff4, Aff5
Koh, Dow-MuAff1, Aff2, Aff6, IDs40644023005943_cor16
Pokaż więcej
Źródło:
Cancer Imaging. 23(1)
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
MRI-based radiomic prognostic signature for locally advanced oral cavity squamous cell carcinoma: development, testing and comparison with genomic prognostic signatures
Autorzy:
Corti, AnnaAff1, IDs40364023004945_cor1
De Cecco, Loris
Cavalieri, StefanoAff3, Aff4
Lenoci, Deborah
Pistore, Federico
Calareso, Giuseppina
Mattavelli, Davide
de Graaf, PimAff7, Aff8
Leemans, C. RenéAff8, Aff9
Brakenhoff, Ruud H.Aff8, Aff9
Ravanelli, Marco
Poli, Tito
Licitra, LisaAff3, Aff4
Corino, ValentinaAff1, Aff12
Mainardi, Luca
Pokaż więcej
Źródło:
Biomarker Research. 11(1)
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Tytuł:
Radiogenomic analysis of prediction HER2 status in breast cancer by linking ultrasound radiomic feature module with biological functions
Autorzy:
Cui, Hao
Sun, Yue
Zhao, Dantong
Zhang, Xudong
Kong, Hanqing
Hu, Nana
Wang, Panting
Zuo, Xiaoxuan
Fan, Wei
Yao, Yuan
Fu, Baiyang
Tian, Jiawei
Wu, Meixin
Gao, Yue
Ning, Shangwei
Zhang, LeiAff1, IDs12967022038407_cor16
Pokaż więcej
Źródło:
Journal of Translational Medicine. 21(1)
Czasopismo naukowe
Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie Pełny tekstSzczegóły
Tytuł:
Radiogenomic association of deep MR imaging features with genomic profiles and clinical characteristics in breast cancer
Autorzy:
Liu, QianAff1, Aff2, Aff3
Hu, PingzhaoAff1, Aff2, Aff4, Aff5, IDs4036402300455y_cor2
Pokaż więcej
Źródło:
Biomarker Research. 11(1)
Czasopismo naukowe
Szczegóły
Wyświetlanie 1-20 z 1099

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies