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MRI-based radiomics in breast cancer: feature robustness with respect to inter-observer segmentation variability

机译：基于MRI的乳腺癌射域：特征对于观察者间分割变异性具有鲁棒性

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R. W. Y. Granzier; N. M. H. Verbakel; A. Ibrahim; J. E. van Timmeren; T. J. A. van Nijnatten; R. T. H. Leijenaar; M. B. I. Lobbes; M. L. Smidt; H. C. Woodruff;
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年度 2020
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1. MRI-based radiomics in breast cancer: feature robustness with respect to inter-observer segmentation variability [J] . R. W. Y. Granzier, N. M. H. Verbakel, A. Ibrahim, Scientific reports. . 2020,第1期

机译：基于MRI的乳腺癌射域：特征对于观察者间分割变异性具有鲁棒性
2. Sensitivity of radiomic features to inter-observer variability and image pre-processing in Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps of cervix cancer patients [J] . Radiotherapy and oncology: Journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology . 2020,第期

机译：辐射瘤特征对观察者间癌症患者表观扩散系数（ADC）地图的观察者间变异性和图像预处理的敏感性
3. Stability Analysis of CT Radiomics Features With Respect to the Variation of Manual Segmentation in Oropharyngeal Cancer [J] . Liu R., Elhalawani H., Fuller C. D., International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics . 2018,第5期

机译：CT辐射瘤关于口咽癌手动分割变异的稳定性分析
4. Robustness of radiomic breast features of benign lesions and luminal A cancers across MR magnet strengths [C] . Heather M. Whitney, Karen Drukker, Alexandra Edwards, SPIE Medical Imaging Conference . 2018

机译：MR强度对良性病变和管腔A癌的放射乳腺特征的鲁棒性
5. Radiomic Feature Variability on Cone-Beam CT Images for Lung SBRT [D] . Geng, Ruiqi. 2018

机译：肺SBRT的锥形束CT图像的放射特征变化
6. Stability analysis of CT radiomic features with respect to segmentation variation in oropharyngeal cancer [O] . Rongjie Liu, Hesham Elhalawani, Abdallah Sherif Radwan Mohamed, 2020

机译：口咽癌CT影像学特征与分段变化的稳定性分析
7. Sensitivity of radiomic features to inter-observer variability and image pre-processing in Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps of cervix cancer patients [O] . Alberto Traverso, Michal Kazmierski, Mattea L. Welch, 2020

机译：辐射瘤特征对观察者间的观察者间变异性和图像预处理的敏感性，在宫颈癌患者的表观扩散系数（ADC）地图中

MRI-based radiomics in breast cancer: feature robustness with respect to inter-observer segmentation variability

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