Predicting the Response to FOLFOX-Based Chemotherapy Regimen from Untreated Liver Metastases on Baseline CT: a Deep Neural Network Approach

Ahmad Maaref, Francisco Perdigon Romero, Emmanuel Montagnon, Milena Cerny, Bich Nguyen, Franck Vandenbroucke, Geneviève Soucy, Simon Turcotte, An Tang et Samuel Kadoury

Article de revue (2020)

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Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/45298/
Titre de la revue:	Journal of Digital Imaging (vol. 33, no 4)
Maison d'édition:	Springer
DOI:	10.1007/s10278-020-00332-2
URL officielle:	https://doi.org/10.1007/s10278-020-00332-2
Date du dépôt:	18 avr. 2023 15:01
Dernière modification:	25 sept. 2024 16:33

Citer en APA 7:	Maaref, A., Romero, F. P., Montagnon, E., Cerny, M., Nguyen, B., Vandenbroucke, F., Soucy, G., Turcotte, S., Tang, A., & Kadoury, S. (2020). Predicting the Response to FOLFOX-Based Chemotherapy Regimen from Untreated Liver Metastases on Baseline CT: a Deep Neural Network Approach. Journal of Digital Imaging, 33(4), 937-945. https://doi.org/10.1007/s10278-020-00332-2
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