| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Schrader, Adrian [VerfasserIn]  |
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| | Netzer, Nils [VerfasserIn] |
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| | Hielscher, Thomas [VerfasserIn] |
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| | Görtz, Magdalena [VerfasserIn] |
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| | Zhang, Kevin Sun [VerfasserIn] |
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| | Schütz, Viktoria [VerfasserIn] |
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| | Stenzinger, Albrecht [VerfasserIn] |
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| | Hohenfellner, Markus [VerfasserIn] |
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| | Schlemmer, Heinz-Peter [VerfasserIn] |
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| | Bonekamp, David [VerfasserIn] |
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| Titel: | Prostate cancer risk assessment and avoidance of prostate biopsies using fully automatic deep learning in prostate MRI |
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| Titelzusatz: | comparison to PI-RADS and integration with clinical data in nomograms |
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| Verf.angabe: | Adrian Schrader, Nils Netzer, Thomas Hielscher, Magdalena Görtz, Kevin Sun Zhang, Viktoria Schütz, Albrecht Stenzinger, Markus Hohenfellner, Heinz-Peter Schlemmer and David Bonekamp |
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| E-Jahr: | 2024 |
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| Jahr: | 02 July 2024 |
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| Umfang: | 12 S. |
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| Illustrationen: | Illustrationen |
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| Fussnoten: | Gesehen am 16.12.2024 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: European radiology |
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| Ort Quelle: | Berlin : Springer, 1991 |
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| Jahr Quelle: | 2024 |
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| Band/Heft Quelle: | 34(2024), 12, Seite 7909-7920 |
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| ISSN Quelle: | 1432-1084 |
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| | 1613-3757 |
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| Abstract: | Risk calculators (RCs) improve patient selection for prostate biopsy with clinical/demographic information, recently with prostate MRI using the prostate imaging reporting and data system (PI-RADS). Fully-automated deep learning (DL) analyzes MRI data independently, and has been shown to be on par with clinical radiologists, but has yet to be incorporated into RCs. The goal of this study is to re-assess the diagnostic quality of RCs, the impact of replacing PI-RADS with DL predictions, and potential performance gains by adding DL besides PI-RADS. |
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| DOI: | doi:10.1007/s00330-024-10818-0 |
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| URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.
kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10818-0 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10818-0 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | Deep learning |
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| | Nomograms |
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| | Prostatic neoplasms, Multiparametric magnetic resonance imaging |
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| | Risk assessment |
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| K10plus-PPN: | 1912351862 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Prostate cancer risk assessment and avoidance of prostate biopsies using fully automatic deep learning in prostate MRI / Schrader, Adrian [VerfasserIn]; 02 July 2024 (Online-Ressource)
