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Radiomic Enhanced Prognostication for the use of Stereotactic Body Radiation Therapy in Treating Oligometastatic Disease
使用立体定向放射治疗治疗少转移性疾病的放射组学增强预测
基本信息
- 批准号：467201
- 负责人：
- 金额：$ 1.27万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Studentship Programs
- 财政年份：2021
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2021-12-01 至 2022-12-01
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Recent data suggests that stereotactic body radiation therapy (SBRT) may extend progression-free (PFS) and overall survival (OS) of patients with oligometastatic disease (OMD). However, SBRT is not effective for every patient, as some will develop early d
最近的数据表明，立体定向体部放射治疗（SBRT）可以延长寡转移性疾病（OMD）患者的无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）。然而，SBRT并不是对每一个病人都有效，因为有些病人会出现早期糖尿病。
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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相似国自然基金
非小细胞肺癌Biomarker的Imaging MS研究新方法
- 批准号：30672394
- 批准年份：2006
- 资助金额：30.0 万元
- 项目类别：面上项目
相似海外基金
Automating data acquisition and data processing pipeline via artificial intelligence and machine learning approaches to allow at-home use of a novel breast cancer screening method employing bra-based elastography imaging.
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486956 - 财政年份：2023
- 资助金额：
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Operating Grants
Machine learning-based quantitative image, tissue, and clinical data analysis for lesion detection and characterization on prostate cancer imaging
基于机器学习的定量图像、组织和临床数据分析，用于前列腺癌成像的病变检测和表征
- 批准号：
RGPIN-2019-06756 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Using machine learning and magnetic resonance imaging to predict the success of brain cancer radiation therapy techniques
使用机器学习和磁共振成像来预测脑癌放射治疗技术的成功
- 批准号：
535381-2019 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
Machine learning-based quantitative image, tissue, and clinical data analysis for lesion detection and characterization on prostate cancer imaging
基于机器学习的定量图像、组织和临床数据分析，用于前列腺癌成像的病变检测和表征
- 批准号：
RGPIN-2019-06756 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Using machine learning and magnetic resonance imaging to predict the success of brain cancer radiation therapy techniques
使用机器学习和磁共振成像来预测脑癌放射治疗技术的成功
- 批准号：
535381-2019 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
Machine learning-based quantitative image, tissue, and clinical data analysis for lesion detection and characterization on prostate cancer imaging
基于机器学习的定量图像、组织和临床数据分析，用于前列腺癌成像的病变检测和表征
- 批准号：
RGPIN-2019-06756 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Innovations in cervical cancer diagnosis for low resource settings using advanced optical imaging and machine learning diagnostic algorithms.
使用先进的光学成像和机器学习诊断算法在资源匮乏的情况下进行宫颈癌诊断创新。
- 批准号：
10618560 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Innovations in cervical cancer diagnosis for low resource settings using advanced optical imaging and machine learning diagnostic algorithms.
使用先进的光学成像和机器学习诊断算法在资源匮乏的情况下进行宫颈癌诊断创新。
- 批准号：
10654870 - 财政年份：2019
- 资助金额：
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Using machine learning and magnetic resonance imaging to predict the success of brain cancer radiation therapy techniques
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- 批准号：
535381-2019 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
Machine learning-based quantitative image, tissue, and clinical data analysis for lesion detection and characterization on prostate cancer imaging
基于机器学习的定量图像、组织和临床数据分析，用于前列腺癌成像的病变检测和表征
- 批准号：
RGPIN-2019-06756 - 财政年份：2019
- 资助金额：
$ 1.27万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual