Saturation transfer imaging radiomics using machine learning improves differentiation of tumor progression from radiation necrosis in brain metastases.
Opis bibliograficzny
Saturation transfer imaging radiomics using machine learning improves differentiation of tumor progression from radiation necrosis in brain metastases. [AUT. KORESP.] DYLAN YOUNG, [AUT.] WILFRED W. LAM, RACHEL W. CHAN, DAFNA SUSSMAN, PEJMAN J. MARALANI, ARJUN SAHGAL, HANY SOLIMAN, GREG J. STANISZ. Neurooncol. Adv. [online] 2025 vol. 7 nr 1 [art. nr] vdaf206, s. 1-13, bibliogr. poz. 82, [przeglądany 13 stycznia 2026]. Dostępny w: https://academic.oup.com/noa/article/7/1/vdaf206/8253630. DOI: 10.1093/noajnl/vdaf206
Skopiowane!
Szczegóły publikacji
Źródło:
Neuro-Oncology Advances [online] 2025 vol. 7 nr 1, [art. nr] vdaf206, s. 1-13, bibliogr. poz. 82.
Rok:2025
Język:angielski
Charakter formalny:Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN:Praca Oryginalna
Open Access
Tryb dostępu:otwarte czasopismoWersja tekstu:ostateczna wersja opublikowanaLicencja: Creative Commons - Uznanie Autorstwa (CC-BY) Czas udostępnienia:w momencie opublikowania
Linki zewnętrzne
PBN
6979c133fdbe8347b4262bce
DOI
10.1093/noajnl/vdaf206
Strona WWW
https://academic.oup.com/noa/article/7/…
Identyfikatory
BPP ID: (27, 103946) wydawnictwo ciągłe #103946
Metryki
20,00
Punkty MNiSW/MEiN
4,100
Impact Factor
0
Punktacja wewnętrzna
Eksport cytowania
Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.
Informacje dodatkowe
| Zewnętrzna baza danych: | Scopus |
|---|---|
| Rekord utworzony: | 13 stycznia 2026 08:57 |
| Ostatnia aktualizacja: | 28 stycznia 2026 08:56 |
Punkty i sloty autorów
| Autor | Dyscyplina | PkD / PkDAut | Slot |
|---|---|---|---|
| Stanisz Grzegorz, dr n. fiz. | nauki medyczne | 2,5000 | 0,1250 |
Punkty i sloty dyscyplin
| Dyscyplina | PkD / PkDAut | Slot |
|---|---|---|
| nauki medyczne | 2,5000 | 0,1250 |