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Prevendo a resposta do tratamento para terapias guiada por imagem utilizando aprendizado de máquina: um exemplo para o Trans-Arterial tratamento do Carcinoma hepatocelular
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Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma

Prevendo a resposta do tratamento para terapias guiada por imagem utilizando aprendizado de máquina: um exemplo para o Trans-Arterial tratamento do Carcinoma hepatocelular

DOI:
10.3791/58382-v

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04:09 min

•

October 10, 2018

•

, , , , , , , , ,
1Department of Radiology and Biomedical Imaging,Yale School of Medicine, 2Department of Diagnostic and Interventional Radiology,Universitätsmedizin Charité Berlin, 3Department of Biomedical Engineering,Yale School of Engineering and Applied Science, 4Philips Research North America, 5Prescience Labs

Chapters

  • 00:04Title
  • 00:59Structured Clinical Data Feature Extraction, Aggregation, and Reduction
  • 03:01Results: Machine Learning Algorithm Performance
  • 03:45Conclusion

Summary

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Intra-arterial terapias são o padrão de atendimento para pacientes com carcinoma hepatocelular, que não se submetem a ressecção cirúrgica. Propõe-se um método de previsão de resposta a essas terapias. A técnica utiliza informações clínicas, demográficas e de imagem pré-processuais para treinar modelos de aprendizagem de máquina capazes de prever a resposta antes do tratamento.

Tags

Machine LearningImage-guided TherapyHepatocellular CarcinomaTrans-arterial TreatmentFeature ExtractionBinarizationModel TrainingOutcome Prediction

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