Machine learning-based multiparametric MRI radiomics for predicting poor responders after neoadjuvant chemoradiotherapy in rectal Cancer patients.

Wang, Jia; Chen, Jingjing; Zhou, Ruizhi; Gao, Yuanxiang; Li, Jie

Wang, Jia; Chen, Jingjing; Zhou, Ruizhi; Gao, Yuanxiang; Li, Jie.

Afiliação

Wang J; Department of Ultrasound, Qingdao Women and Children Hospital, Shandong, Qingdao, China.
Chen J; Department of Radiology, The Affiliated Hospital of Qingdao University, 16 Jiangsu Road, Shandong, Qingdao, China.
Zhou R; Department of Radiology, The Affiliated Hospital of Qingdao University, 16 Jiangsu Road, Shandong, Qingdao, China.
Gao Y; Department of Radiology, The Affiliated Hospital of Qingdao University, 16 Jiangsu Road, Shandong, Qingdao, China.
Li J; Department of Radiology, The Affiliated Hospital of Qingdao University, 16 Jiangsu Road, Shandong, Qingdao, China. lijie7737@163.com.

BMC Cancer ; 22(1): 420, 2022 Apr 19.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35439946

Assuntos

Imageamento por Ressonância Magnética Multiparamétrica; Neoplasias Retais; Quimiorradioterapia; Humanos; Aprendizado de Máquina; Imageamento por Ressonância Magnética/métodos; Terapia Neoadjuvante/métodos; Neoplasias Retais/diagnóstico por imagem; Neoplasias Retais/terapia; Estudos Retrospectivos

Palavras-chave

Machine learning; Neoadjuvant chemoradiotherapy; Radiomics; Rectal cancer; Response

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Neoplasias Retais / Imageamento por Ressonância Magnética Multiparamétrica Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Cancer Assunto da revista: NEOPLASIAS Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China País de publicação: Reino Unido

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