Using deep learning to identify bladder cancers with FGFR-activating mutations from histology images.

Velmahos, Constantine S; Badgeley, Marcus; Lo, Ying-Chun

Velmahos, Constantine S; Badgeley, Marcus; Lo, Ying-Chun.

Afiliación

Velmahos CS; University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA.
Badgeley M; Department of Dermatology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.
Lo YC; Department of Laboratory Medicine and Pathology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA.

Cancer Med ; 10(14): 4805-4813, 2021 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34114376

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Mutación; Receptores de Factores de Crecimiento de Fibroblastos/genética; Neoplasias de la Vejiga Urinaria/genética; Bases de Datos Factuales; Femenino; Expresión Génica; Humanos; Modelos Logísticos; Linfocitos Infiltrantes de Tumor; Masculino; Terapia Molecular Dirigida/métodos; Redes Neurales de la Computación; Receptor Tipo 2 de Factor de Crecimiento de Fibroblastos/genética; Receptor Tipo 3 de Factor de Crecimiento de Fibroblastos/genética; Sensibilidad y Especificidad; Neoplasias de la Vejiga Urinaria/patología

Palabras clave

convolutional neural networks; deep learning; fibroblast growth factor receptors; tumor-infiltrating lymphocytes; urinary bladder neoplasms

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Neoplasias de la Vejiga Urinaria / Receptores de Factores de Crecimiento de Fibroblastos / Aprendizaje Profundo / Mutación Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Límite: Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Cancer Med Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Estados Unidos

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