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Compatibility between 3T 1H SV-MRS data and automatic brain tumour diagnosis support systems based on databases of 1.5T 1H SV-MRS spectra

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Compatibility between 3T 1H SV-MRS data and automatic brain tumour diagnosis support systems based on databases of 1.5T 1H SV-MRS spectra

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Fuster García, E.; Navarro., C.; Vicente Robledo, J.; Tortajada Velert, S.; García Gómez, JM.; Sáez Silvestre, C.; Calvar ., J.... (2011). Compatibility between 3T 1H SV-MRS data and automatic brain tumour diagnosis support systems based on databases of 1.5T 1H SV-MRS spectra. Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine. 24(1):35-42. doi:10.1007/s10334-010-0241-8

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/39576

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Título: Compatibility between 3T 1H SV-MRS data and automatic brain tumour diagnosis support systems based on databases of 1.5T 1H SV-MRS spectra
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Aplicaciones de las Tecnologías de la Información - Institut Universitari d'Aplicacions de les Tecnologies de la Informació
Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
Object: This study demonstrates that 3T SV-MRS data can be used with the currently available automatic brain tumour diagnostic classifiers which were trained on databases of 1.5T spectra. This will allow the existing large ...[+]
Palabras clave: Brain tumours , Clinical decision support systems , Magnetic resonance spectroscopy
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine. (issn: 0968-5243 )
DOI: 10.1007/s10334-010-0241-8
Editorial:
Springer Verlag (Germany)
Versión del editor: http://link.springer.com/article/10.1007/s10334-010-0241-8
Descripción: The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s10334-010-0241-8
Agradecimientos:
We would like to thank Miriam Camison-Sanchez for help in the quality control of the MRS data and diagnosis validation. This work was partially funded by the European Commission (FP6-2002-LIFESCIHEALTH 503094) and ...[+]
Tipo: Artículo

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