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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

2 251 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
2 251 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 46

Les étiquettes couvrent 9 des 2 251 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 2 251 des 2 251 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
ReMIND: The Brain Resection Multimodal Imaging Database
Parikshit Juvekar, Reuben Dorent, Fryderyk Kögl, Erickson Torio, Colton Barr, Laura Rigolo +12 autres
2023· preprint· en· medRxiv· Medicine
prédiction distillée:candidate · research_integrityconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Should end-to-end deep learning replace handcrafted radiomics?
Irène Buvat, Joyita Dutta, Abhinav K. Jha, Eliot L. Siegel, Fereshteh Yousefirizi, Arman Rahmim +1 autres
2025· letter· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Medicine
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
RT-utils: A Minimal Python Library for RT-struct Manipulation
Asim Shrestha, Adam Watkins, Fereshteh Yousefirizi, Arman Rahmim, Carlos Uribe
2025· article· en· The Journal of Open Source Software· Medicine
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Artificial Intelligence in Diagnostic Imaging
Ryan Appleby, Parminder S. Basran
2024· article· en· Advances in Small Animal Care· Medicine
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Long-axial field-of-view PET/CT improves radiomics feature reliability
Ian Alberts, Song Xue, Hasan Sari, Lara Cavinato, George Prenosil, Ali Afshar‐Oromieh +6 autres
2024· article· en· European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging· Medicine
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Segmentation of Images of Abdominal Organs
Jie Wu, Markad V. Kamath, Michael D. Noseworthy, Colm Boylan, Skip Poehlman
2008· review· en· Critical Reviews in Biomedical Engineering· Medicine
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
9
citations

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