1775P A newly-developed deep-learning algorithm: NAFNet outperforms ResNet50 for predicting adverse pathology events and biochemical recurrence time using MRI from prostate cancer patients.

Liu, Z. ; Gu, W. ; et al.

In: Annals of Oncology, Jg. 34 (2023-10-02), S. S959- (2S.)

academicJournal

Titel:	1775P A newly-developed deep-learning algorithm: NAFNet outperforms ResNet50 for predicting adverse pathology events and biochemical recurrence time using MRI from prostate cancer patients.
Autor/in / Beteiligte Person:	Liu, Z. ; Gu, W. ; Wan, F. ; Liu, X. ; Chen, Z. ; Dai, B.
Zeitschrift:	Annals of Oncology, Jg. 34 (2023-10-02), S. S959- (2S.)
Veröffentlichung:	2023
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	0923-7534 (print)
DOI:	10.1016/j.annonc.2023.09.2725
Schlagwort:	PROSTATE cancer patients MAGNETIC resonance imaging PATHOLOGY ALGORITHMS PROSTATE cancer patients * MAGNETIC resonance imaging * PATHOLOGY *
Sonstiges:	Nachgewiesen in: Academic Search Index Sprachen: English

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