Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
2815P Explainable AI model for cancer prognosis using weighted analysis of patient-reported outcomes (PROs)
2025·0 Zitationen·Annals of Oncology
Volltext beim Verlag öffnen0
Zitationen
20
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
New response evaluation criteria in solid tumours: Revised RECIST guideline (version 1.1)
2008 · 28.906 Zit.
TNM Classification of Malignant Tumours
1987 · 16.123 Zit.
A survey on deep learning in medical image analysis
2017 · 13.591 Zit.
Reduced Lung-Cancer Mortality with Low-Dose Computed Tomographic Screening
2011 · 10.770 Zit.
The American Joint Committee on Cancer: the 7th Edition of the AJCC Cancer Staging Manual and the Future of TNM
2010 · 9.110 Zit.
Autoren
- Elena Nunez Berrueco
- Leonardo D. Garma
- Sònia Pernas
- D. Vicente Baz
- M.R. García Campelo
- M. Fernandez Bruno
- Josefa Terrasa
- A. Perelló Martorell
- David Jiménez
- Ruth Vera
- B. Bermejo
- S. Gonzalez
- Juan Antonio Guerra
- A. Morillas
- A. López-Alonso
- B. Nasarra-Lopez
- Rámón Colomer
- Antonio Artés-Rodrı́guez
- Alfonso Rodríguez‐Patón
- Miguel Quintela-Fandiño
Institutionen
- Universidad Politécnica de Madrid(ES)
- Spanish National Cancer Research Centre(ES)
- Institut Català d'Oncologia(ES)
- Hospital Universitario Virgen Macarena(ES)
- Complexo Hospitalario Universitario A Coruña(ES)
- Hospital Universitario Son Espases(ES)
- Navarrabiomed(ES)
- Hospital Clínico Universitario de Valencia(ES)
- Hospital San Pedro de Alcántara(ES)
- Hospital Universitario de Fuenlabrada(ES)
- Hospital Universitario de La Princesa(ES)
- Universidad Carlos III de Madrid(ES)
Themen
Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingExplainable Artificial Intelligence (XAI)Artificial Intelligence in Healthcare and Education