• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • View Item
  •   Home
  • Avesis
  • Dokümanı Olmayanlar
  • Makale
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Radiogenomics in Clear Cell Renal Cell Carcinoma: Machine Learning-Based High-Dimensional Quantitative CT Texture Analysis in Predicting PBRM1 Mutation Status

Date
2019
Author
Ates, Ece
Kocak, Burak
Ulusan, Melis Baykara
Durmaz, Emine Sebnem
Metadata
Show full item record
Abstract
OBJECTIVE. The purpose of this study is to evaluate the potential value of machine learning (ML)-based high-dimensional quantitative CT texture analysis in predicting the mutation status of the gene encoding the protein polybromo-1 (PBRM1) in patients with clear cell renal cell carcinoma (RCC).
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12627/90143
https://doi.org/10.2214/ajr.18.20443
Collections
  • Makale [92796]

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 


Hakkımızda
Açık Erişim PolitikasıVeri Giriş Rehberleriİletişim
sherpa/romeo
Dergi Adı/ISSN || Yayıncı

Exact phrase only All keywords Any

BaşlıkbaşlayaniçerenISSN

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypesThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsTypes

My Account

LoginRegister

Creative Commons Lisansı

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv Sistemi (ilgili içerikte aksi belirtilmediği sürece) Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
Atmire NV