多样性(政治)
胶质瘤
培训(气象学)
突变
表型
训练集
生成语法
人工智能
计算机科学
生物
遗传学
地理
政治学
基因
气象学
法学
作者
Hye Hyeon Moon,Jiheon Jeong,Ji Eun Park,Namkug Kim,Changyong Choi,Young‐Hoon Kim,Sang Woo Song,Chang‐Ki Hong,Jeong Hoon Kim,Ho Sung Kim
出处
期刊:Neuro-oncology
[Oxford University Press]
日期:2024-01-22
卷期号:26 (6): 1124-1135
被引量:4
标识
DOI:10.1093/neuonc/noae012
摘要
This study evaluated whether generative artificial intelligence (AI)-based augmentation (GAA) can provide diverse and realistic imaging phenotypes and improve deep learning-based classification of isocitrate dehydrogenase (IDH) type in glioma compared with neuroradiologists.
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