A [68Ga]Ga-DOTANOC PET/CT Radiomic Model for Non-Invasive Prediction of Tumour Grade in Pancreatic Neuroendocrine Tumours

Predicting grade 1 (G1) and 2 (G2) primary pancreatic neuroendocrine tumour (panNET) is crucial to foresee panNET clinical behaviour. Fifty-one patients with G1-G2 primary panNET demonstrated by pre-surgical [68Ga]Ga-DOTANOC PET/CT and diagnostic conventional imaging were grouped according to the tu...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Autor*in:

Alessandro Bevilacqua [verfasserIn]

Diletta Calabrò [verfasserIn]

Silvia Malavasi [verfasserIn]

Claudio Ricci [verfasserIn]

Riccardo Casadei [verfasserIn]

Davide Campana [verfasserIn]

Serena Baiocco [verfasserIn]

Stefano Fanti [verfasserIn]

Valentina Ambrosini [verfasserIn]

Format:

E-Artikel

Sprache:

Englisch

Erschienen:

2021

Schlagwörter:

[68Ga]Ga-DOTANOC

pancreatic neuroendocrine tumour

machine learning

biomarker

standardized uptake value

Übergeordnetes Werk:

In: Diagnostics - MDPI AG, 2012, 11(2021), 5, p 870

Übergeordnetes Werk:

volume:11 ; year:2021 ; number:5, p 870

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Journal toc

DOI / URN:

10.3390/diagnostics11050870

Katalog-ID:

DOAJ079176232

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