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Radiomic features are increasingly utilized to evaluate tumor heterogeneity in PET imaging but to date its role has not been investigated for Cho-PET in prostate cancer. The potential application of radiomics features analysis using a machine-learning radiomics algorithm was evaluated to select 18F-Cho PET/CT imaging features to predict disease progression in PCa.
Choline PET/CT features to predict survival outcome in high risk prostate cancer restaging: a preliminary machine-learning radiomics study / Alongi, P., Laudicella, R., Stefano, A., Caobelli, F., Comelli, A., Vento, A., Sardina, D., Ganduscio, G., Toia, P., Ceci, F., Mapelli, P., Picchio, M., Midiri, M., Baldari, S., Lagalla, R., Russo, G.. - In: THE QUARTERLY JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING. - ISSN 1827-1936. - 66:4(2022), pp. 352-360. [10.23736/S1824-4785.20.03227-6]
Choline PET/CT features to predict survival outcome in high risk prostate cancer restaging: a preliminary machine-learning radiomics study
Radiomic features are increasingly utilized to evaluate tumor heterogeneity in PET imaging but to date its role has not been investigated for Cho-PET in prostate cancer. The potential application of radiomics features analysis using a machine-learning radiomics algorithm was evaluated to select 18F-Cho PET/CT imaging features to predict disease progression in PCa.
Choline PET/CT features to predict survival outcome in high risk prostate cancer restaging: a preliminary machine-learning radiomics study / Alongi, P., Laudicella, R., Stefano, A., Caobelli, F., Comelli, A., Vento, A., Sardina, D., Ganduscio, G., Toia, P., Ceci, F., Mapelli, P., Picchio, M., Midiri, M., Baldari, S., Lagalla, R., Russo, G.. - In: THE QUARTERLY JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING. - ISSN 1827-1936. - 66:4(2022), pp. 352-360. [10.23736/S1824-4785.20.03227-6]
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.11768/103688
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
