ข้อมูลจากบทคัดย่อ
งานวิจัยใช้ MRI หลายลำดับจากผู้ป่วย glioblastoma 58 คน แบ่งลุกลามจริง 41 และ pseudoprogression 17 คน สกัดเรดิโอมิกส์ คุณลักษณะ Vision Transformer และแบบผสม ใช้ CT-GAN สร้างข้อมูลสมดุล ก่อนลดมิติด้วย VAE กับ PCA และตรวจสอบไขว้ 5 ส่วน แบบ SVM จากเรดิโอมิกส์ให้ผลดีที่สุด ความแม่นยำเฉลี่ย 91.84% และ AUC 0.9667 ในชุดนี้ ผลแสดงศักยภาพแยกภาวะที่ภาพคล้ายกันโดยไม่รุกล้ำ แต่ขนาดตัวอย่างเล็กมากและข้อมูลสังเคราะห์กับการตรวจสอบภายในอาจให้ผลสูงเกินจริง ต้องทดสอบแบบล็อกโมเดลในหลายศูนย์ภายนอกก่อนใช้กำหนดการรักษา
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 71/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Glioma Diagnosis and Treatment · Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging · Brain Metastases and Treatment
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Navneet Kumar Dubey · Shinawatra University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง