Radiomics and deep learning models for predicting glioma p53 status: A diagnostic accuracy systematic review and meta-analysis of magnetic resonance imaging studies
OncologiaSobre o estudo
- Desenho
- Metanálise
- Nível de evidência
- 1 · Evidência consolidada
- Revista
- Clinical imaging
- Publicado em
- 7 mai 2026
- Citações
- 0
O resumo deste estudo é do publisher e não tem licença aberta: por isso mostramos aqui só os dados do estudo, e o texto fica na fonte original, nos links abaixo.
O estudo original
Radiomics and deep learning models for predicting glioma p53 status: A diagnostic accuracy systematic review and meta-analysis of magnetic resonance imaging studies
Amir Mahmoud Ahmadzadeh, Mohammad Amin Ashoobi, Nima Broomand Lomer, Mahsa Vatanparast, Benyamin Gheiji, Danial Elyassirad, Shahriar Faghani
Descritores MeSH
- Tumor Suppressor Protein p53
- Brain Neoplasms
- Glioma
- Sensitivity and Specificity
- Deep Learning
- Humans
- Magnetic Resonance Imaging
- Radiomics
- Predictive Learning Models