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Aumento de la confianza en la interpretación del PET con 18F-Florbetaben: “machine learning” basado en la aproximación cuantitativa
Increasing the confidence of 18F-florbetaben PET interpretations: Machine learning quantitative approximation
A.M. García Vicentea,
, M.J. Tello Galána, F.J. Pena Pardoa, M. Amo-Salasb, B. Mondejar Marínc, S. Navarro Muñozd, I. Rueda Medinad, V.M. Poblete Garcíaa, C. Marsal Alonsoc, Á. Soriano Castrejóna
Autor para correspondencia
a Departamento de Medicina Nuclear, Hospital General Universitario, Ciudad Real, España
b Departamento de Matemáticas, Universidad de Castilla-La Mancha, Ciudad Real, España
c Departamento de Neurología, Complejo Hospitalario de Toledo, Toledo, España
d Departamento de Neurología, Hospital La Mancha Centro, Alcázar de San Juan (Ciudad Real), España
Artículo
Este artículo está disponible en español
Aumento de la confianza en la interpretación del PET con 18F-Florbetaben: “machine learning” basado en la aproximación cuantitativa
A.M. García Vicente, M.J. Tello Galán, F.J. Pena Pardo, M. Amo-Salas, B. Mondejar Marín, S. Navarro Muñoz, I. Rueda Medina, V.M. Poblete García, C. Marsal Alonso, Á. Soriano Castrejón
10.1016/j.remn.2021.01.005Rev Esp Med Nucl Imagen Mol. 2022;41:153-63
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Increasing the confidence of 18F-Florbetaben PET interpretations: Machine learning quantitative approximation
Ana María García Vicente, María Jesús Tello Galán, Francisco José Pena Pardo, Mariano Amo-Salas, Beatriz Mondejar Marín, Santiago Navarro Muñoz, Ignacio Rueda Medina, Víctor Manuel Poblete García, Carlos Marsal Alonso, Ángel Soriano Castrejón
10.1016/j.remnie.2021.03.014Rev Esp Med Nucl Imagen Mol. 2022;41:153-63