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Systematic review and epistemic meta-analysis to advance binomial AI-radiomics integration for predicting high-grade glioma progression and enhancing patient management

Oncologia
Imagem de arquivo, ilustrativa — não é do estudo. Células em divisão (mitose), em microscopia de fluorescência. ZEISS Microscopy · CC BY 2.0 · Wikimedia Commons

MetanáliseNível 1 · Evidência consolidadaScientific reports8 mai 202511 citações

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Sobre o estudo

Desenho
Metanálise
Nível de evidência
1 · Evidência consolidada
Revista
Scientific reports
Publicado em
8 mai 2025
Citações
11

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

Systematic review and epistemic meta-analysis to advance binomial AI-radiomics integration for predicting high-grade glioma progression and enhancing patient management

María Fátima Chilaca-Rosas, Manuel Tadeo Contreras-Aguilar, Federico Pallach-Loose, Nelly F Altamirano-Bustamante, David Rafael Salazar-Calderon, Cristina Revilla-Monsalve, Juan Carlos Heredia-Gutiérrez, Benjamin Conde-Castro, Rafael Medrano-Guzmán, Myriam M Altamirano-Bustamante

Descritores MeSH

  • Glioma
  • Artificial Intelligence
  • Brain Neoplasms
  • Magnetic Resonance Imaging
  • Prognosis
  • Disease Progression
  • Machine Learning
  • Support Vector Machine
  • Radiomics
  • Humans

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