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Predicción de respuesta al tratamiento tratamientos guiados por imágenes mediante aprendizaje automático: un ejemplo para el Trans-Arterial tratamiento de 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
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Predicción de respuesta al tratamiento tratamientos guiados por imágenes mediante aprendizaje automático: un ejemplo para el Trans-Arterial tratamiento de Carcinoma Hepatocelular

DOI:
10.3791/58382-v

•

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

Capítulos

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

Summary

Tadução automática

Tadução automática

Tratamientos Intraarteriales son el estándar del cuidado para los pacientes con carcinoma hepatocelular que no pueden someterse a resección quirúrgica. Se propone un método para predecir la respuesta a estas terapias. La técnica utiliza información clínica, demográfica y proyección de imagen previas al procedimiento para entrenar modelos de aprendizaje de máquina capaces de predecir la respuesta antes del tratamiento.

Tags

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

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