MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3348/kjr.2019.0752

Медицинская библиотека · Korean journal of radiology · 2020

Radiomics and Deep Learning: Hepatic Applications.

Park Hyo Jung, Park Bumwoo, Lee Seung Soo

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Radiomics and deep learning have recently gained attention in the imaging assessment of various liver diseases. Recent research has demonstrated the potential utility of radiomics and deep learning in staging liver fibroses, detecting portal hypertension, characterizing focal hepatic lesions, prognosticating malignant hepatic tumors, and segmenting the liver and liver tumors. In this review, we outline the basic technical aspects of radiomics and deep learning and summarize recent investigations of the application of these techniques in liver disease.

Для цитирования: Park Hyo Jung, Park Bumwoo, Lee Seung Soo. Radiomics and Deep Learning: Hepatic Applications.. Korean journal of radiology. 2020. DOI: 10.3348/kjr.2019.0752.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.