Radiomics-Based Machine Learning Model for Predicting Overall and Progression-Free Survival in Rare Cancer: A Case Study for Primary CNS Lymphoma Patients
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Biomedizinische Technik (IBT) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 2306-5354 KITopen-ID: 1000157937 |
| Erschienen in | Bioengineering |
| Verlag | MDPI |
| Band | 10 |
| Heft | 3 |
| Seiten | 285 |
| Vorab online veröffentlicht am | 22.02.2023 |
| Nachgewiesen in | Web of Science OpenAlex Scopus Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |