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An automated machine learning framework to optimize radiomics model construction validated on twelve clinical applications

Fuente: arXiv
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Auteurs principaux: Starmans, Martijn P. A., van der Voort, Sebastian R., Phil, Thomas, Timbergen, Milea J. M., Vos, Melissa, Padmos, Guillaume A., Kessels, Wouter, Hanff, David, Grunhagen, Dirk J., Verhoef, Cornelis, Sleijfer, Stefan, Bent, Martin J. van den, Smits, Marion, Dwarkasing, Roy S., Els, Christopher J., Fiduzi, Federico, van Leenders, Geert J. L. H., Blazevic, Anela, Hofland, Johannes, Brabander, Tessa, van Gils, Renza A. H., Franssen, Gaston J. H., Feelders, Richard A., de Herder, Wouter W., Buisman, Florian E., Willemssen, Francois E. J. A., Koerkamp, Bas Groot, Angus, Lindsay, van der Veldt, Astrid A. M., Rajicic, Ana, Odink, Arlette E., Deen, Mitchell, T., Jose M. Castillo, Veenland, Jifke, Schoots, Ivo, Renckens, Michel, Doukas, Michail, de Man, Rob A., IJzermans, Jan N. M., Miclea, Razvan L., Vermeulen, Peter B., Bron, Esther E., Thomeer, Maarten G., Visser, Jacob J., Niessen, Wiro J., Klein, Stefan
Format: Preprint
Publié: 2021
Sujets:
Image and Video Processing
Computer Vision and Pattern Recognition
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