Titel: Discordant and Converting Receptor Expressions in Brain Metastases from Breast Cancer: MRI-Based Non-Invasive Receptor Status Tracking
Sonstige Titel: Diskordante und konvertierende Rezeptorexpressionen in Hirnmetastasen von Brustkrebs: MRT Radiomics-basierte nicht-invasive Bestimmung des Rezeptorstatus
Sprache: mehrsprachig
Autor*in: Heitkamp, Alexander
Schlagwörter: Radiomics; Machine Learning; breast cancer; artificial intelligence; receptor status prediction; Neuroradiology
GND-Schlagwörter: Maschinelles LernenGND
NeuroradiologieGND
BrustkrebsGND
MolekulargenetikGND
MedizinGND
Erscheinungsdatum: 2023
Tag der mündlichen Prüfung: 2024-04-12
Zusammenfassung: 
Purpose: Es wird die Machbarkeit der Unterscheidung von histologischen Subtypen basierend auf dem Rezeptorstatus (ER, PR, HER) von Brustkrebs-Hirnmetastasen mithilfe von Radiomics MRT-Bildmerkmalen in binären Machine-Learning-Modellen für Patienten mit unbekanntem Rezeptorstatus zum Zeitpunkt der Diagnosestellung untersucht.

Materialien und Methoden: Die retrospektive Analyse basiert auf Bi...

Purpose: The feasibility of distinguishing histologic subtypes based on receptor status (ER, PR, HER) of breast cancer brain metastases using radiomics MR image features in binary machine learning models for patients with unknown receptor status at diagnosis is investigated.

Materials and Methods: This retrospective analysis is based on 412 brain metastases samples from 106 patients acquire...
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/10892
URN: urn:nbn:de:gbv:18-ediss-117564
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Gellißen, Susanne
Kniep, Helge C.
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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