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Machine learning based on multi-parametric magnetic resonance imaging to differentiate glioblastoma multiforme from primary cerebral nervous system lymphoma

机译:基于多参数磁共振成像的机器学习,从初级脑神经系统淋巴瘤区分胶质母细胞瘤多形性淋巴瘤

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摘要

Purpose: To evaluate the performance of a machine learning method based on texture features in multi-parametric magnetic resonance imaging (MRI) to differentiate a glioblastoma multiforme (GBM) from a primary cerebral nervous system lymphoma (PCNSL).
机译:目的:评估基于多参数磁共振成像(MRI)中的纹理特征的机器学习方法的性能,从原发性脑神经系统淋巴瘤(PCNS1)区分胶质母细胞瘤多形状(GBM)。

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