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एक प्रयोगात्मक चूहा मॉडल में बोन मेटास्टेस की शुरुआती पहचान के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
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1Department of Radiology, University Hospital Erlangen,Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg, 2Department of Medical Physics in Radiation Oncology,German Cancer Research Center, 3Department of Internal Medicine 3, University Hospital Erlangen,Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg
Chapters
- 00:04Introduction
- 00:46Magnetic Resonance Imaging (MRI) Analysis
- 02:11Positron Emission Tomography/Computed Tomography (PET/CT) Analysis
- 03:03Tumor-Take Rate Calculation
- 03:30Feature Selection
- 04:23Machine Learning (ML) Analysis, Model-Averaged Neural Network (avNNet) ML Algorithm Training, and ML Algorithm Data Analysis
- 05:12Results: Representative Machine Learning Algorithm Rat Bone Metastasis Detection
- 06:19Conclusion
इस प्रोटोकॉल को एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए डिजाइन किया गया था ताकि चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग इमेजिंग (एमआरआई) और पॉजिट्रॉन उत्सर्जन टोमोग्राफी/गणना टोमोग्राफी (पीईटी/सीटी) से प्राप्त इमेजिंग मापदंडों के संयोजन का उपयोग किया जा सके ताकि प्रारंभिक मेटास्टेटिक रोग का पता लगाया जा सके और मैक्रोमेटास्टेस के बाद की प्रगति की भविष्यवाणी की जा सके ।
