Radiomic decision maps reveal patterns discriminating between glioma progression and radiation-induced necrosis in static and dual time [18F]-FDOPA PET
An original voxel-wise supervised analysis of tumors with multimodal radiomics to highlight predictive biological patterns
Archive ouverte
| Escobar, Thibault | CCSD
International audience.
Translational applications of predictive and prognostic image-based learning models are challenging due to their lack of interpretability. When using deep learning, Class Activation Maps (CAM...
Identifying a reliable radiomic signature from scarce data: illustration for 18F-FDOPA PET images in glioblastoma patients
Archive ouverte
| Orlhac, Fanny | CCSD
International audience.
Aim/Introduction: The design and validation of a reliable radiomic signature is challenging when few patients are available because the disease is rare, the imaging protocol is specific and/o...
Performance and Clinical Impact of Radiomics and 3D-CNN Models for the Diagnosis of Neurodegenerative Parkinsonian Syndromes on 18F-FDOPA PET
Archive ouverte
| Le, Thi Khuyen | CCSD
International audience.
Purpose The aim of this study was to compare the performance and added clinical value of a semiautomated radiomics model and an automated 3-dimensinal convolutional neural network (3D-CNN) mo...
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