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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 2,371 - 2,374 (4page)
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Glioblastoma is the most lethal primary brain tumor with a median survival of about 12 months. Recently, deep neural networks show excellent performance in image classification or object detection by learning the abstract features of images themselves. In this study, we proposed an algorithm for survival analysis of patients with glioblastoma through latent variables obtained by feeding medical images into a pre-trained deep learning network. In the validation step, our algorithm showed a correlation of 0.3545 with pvalue 0.0017 for survival day regression, 0.6806 area under the curve value of receiver operating characteristics curve for long-, short-term survival group classification, and risk group stratification showed p-value of 0.0035 in the log-rank test for Kaplan-Meier analysis.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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