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Brain Pathology - 2022 - Galldiks - Use of advanced neuroimaging and artificial intelligence in meningiomas.pdf 1,24MB
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1000 Titel
  • Use of advanced neuroimaging and artificial intelligence in meningiomas
1000 Autor/in
  1. Galldiks, Norbert |
  2. Angenstein, Frank |
  3. Werner, Jan-Michael |
  4. Bauer, Elena K. |
  5. Gutsche, Robin |
  6. Fink, Gereon R. |
  7. Langen, Karl-Josef |
  8. Lohmann, Philipp |
1000 Erscheinungsjahr 2022
1000 LeibnizOpen
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2022-02-25
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 32(2):e13015
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2021
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://doi.org/10.1111/bpa.13015 |
  • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8877736/ |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • Anatomical cross-sectional imaging methods such as contrast-enhanced MRI and CT are the standard for the delineation, treatment planning, and follow-up of patients with meningioma. Besides, advanced neuroimaging is increasingly used to non-invasively provide detailed insights into the molecular and metabolic features of meningiomas. These techniques are usually based on MRI, e.g., perfusion-weighted imaging, diffusion-weighted imaging, MR spectroscopy, and positron emission tomography. Furthermore, artificial intelligence methods such as radiomics offer the potential to extract quantitative imaging features from routinely acquired anatomical MRI and CT scans and advanced imaging techniques. This allows the linking of imaging phenotypes to meningioma characteristics, e.g., the molecular-genetic profile. Here, we review several diagnostic applications and future directions of these advanced neuroimaging techniques, including radiomics in preclinical models and patients with meningioma.
1000 Sacherschließung
lokal radiomics
lokal radiogenomics
lokal MRI
lokal PET
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. https://orcid.org/0000-0002-2485-1796|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/QW5nZW5zdGVpbiwgRnJhbms=|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/V2VybmVyLCBKYW4tTWljaGFlbA==|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/QmF1ZXIsIEVsZW5hIEsu|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/R3V0c2NoZSwgUm9iaW4=|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/RmluaywgR2VyZW9uIFIu|https://frl.publisso.de/adhoc/uri/TGFuZ2VuLCBLYXJsLUpvc2Vm|https://orcid.org/0000-0002-5360-046X
1000 Label
1000 Förderer
  1. Deutsche Forschungsgemeinschaft |
  2. Universität zu Köln |
1000 Fördernummer
  1. 428090865; FI 773/15-1
  2. -
1000 Förderprogramm
  1. -
  2. Cologne Clinician Scientist Program (CCSP)
1000 Dateien
  1. Use of advanced neuroimaging and artificial intelligence in meningiomas
1000 Förderung
  1. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Deutsche Forschungsgemeinschaft |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer 428090865; FI 773/15-1
  2. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer Universität zu Köln |
    1000 Förderprogramm Cologne Clinician Scientist Program (CCSP)
    1000 Fördernummer -
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
1000 @id frl:6431903.rdf
1000 Erstellt am 2022-03-02T11:39:36.683+0100
1000 Erstellt von 242
1000 beschreibt frl:6431903
1000 Bearbeitet von 317
1000 Zuletzt bearbeitet Tue Apr 19 13:36:20 CEST 2022
1000 Objekt bearb. Tue Apr 19 13:36:08 CEST 2022
1000 Vgl. frl:6431903
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6431903 |
  2. oai:frl.publisso.de:frl:6431903 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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