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Algoritmi di apprendimento automatico per il rilevamento precoce delle metastasi ossee in un modello di ratto sperimentale
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1Department of Radiology, University Hospital Erlangen,Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, 2Department of Medical Physics in Radiation Oncology,German Cancer Research Center, 3Department of Internal Medicine 3, University Hospital Erlangen,Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
Chapitres
- 00:04Introduction
- 00:46Magnetic Resonance Imaging (MRI) Analysis
- 02:11Positron Emission Tomography/Computed Tomography (PET/CT) Analysis
- 03:03Tumor-Take Rate Calculation
- 03:30Feature Selection
- 04:23Machine Learning (ML) Analysis, Model-Averaged Neural Network (avNNet) ML Algorithm Training, and ML Algorithm Data Analysis
- 05:12Results: Representative Machine Learning Algorithm Rat Bone Metastasis Detection
- 06:19Conclusion
Questo protocollo è stato progettato per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico per utilizzare una combinazione di parametri di imaging derivati dalla risonanza magnetica (RMI) e dalla tomografia a emissione di positroni (PET/CT) in un modello di ratto delle metastasi ossee del cancro al seno per rilevare la malattia metastatica precoce e prevedere la successiva progressione alle macrometastasi.
