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

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

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, Samuel Kadoury

Article de revue (2020)

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Département:

Département de génie informatique et génie logiciel

Adresse 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

OAI:

oai:publications.polymtl.ca:45298

ORCID

Date du dépôt:

18 avr. 2023 15:01

Dernière modification:

14 oct. 2026 13:58

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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