Maschinelles Lernen und radiomische Analyse von 18F-FDG PET/CT-Datensätzen zur Vorhersage des somatischen Mutationsstatus sowie des N- und M-Stadiums bei Patienten mit therapienaiven NSCLC

Rofo 2020; 192(S 01): S74
DOI: 10.1055/s-0040-1703328

Vortrag (Wissenschaft)

Onkologische Bildgebung/Onkologie

M Chodyla

¹Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen

,

A Demircioglu

¹Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen

,

J Haubold

¹Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen

,

S Bogner

²Uniklinikum Essen, Inneren Klinik (Tumorforschung), Essen

,

K Herrmann

³Uniklinikum Essen, Klinik für Nuklearmedizin, Essen

,

F Nensa

¹Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen

,

L Umutlu

¹Uniklinikum Essen, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Neuroradiologie , Essen