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Erschienen in: Neurosurgical Review 1/2024

01.12.2024 | Correspondence

Harnessing generative artificial intelligence for meningioma prediction: a correspondence

verfasst von: Mohamed Jalloh, Samuel Berchi Kankam

Erschienen in: Neurosurgical Review | Ausgabe 1/2024

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Excerpt

Meningioma, the most common primary brain tumor, can lead to significant neurological impairments and life-threatening complications due to its location and growth pattern. The current diagnostic pathway relies heavily on imaging techniques like magnetic resonance imaging (MRI), followed by histopathological examination post-surgery [1]. However, early and accurate prediction of meningioma characteristics, such as tumor grade, size, location, and potential growth pattern, remains challenging. …
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Rabiee S, Kankam SB, Shafizadeh M, Ahmadi M, Khoshnevisan A, Hashemi A (2023) Supratentorial meningioma consistency prediction utilizing tumor to cerebellar peduncle intensity on T1 and T2-weighted and fluid attenuated inversion recovery magnetic resonance imaging sequences. World Neurosurg 170:e180–e187CrossRefPubMed Rabiee S, Kankam SB, Shafizadeh M, Ahmadi M, Khoshnevisan A, Hashemi A (2023) Supratentorial meningioma consistency prediction utilizing tumor to cerebellar peduncle intensity on T1 and T2-weighted and fluid attenuated inversion recovery magnetic resonance imaging sequences. World Neurosurg 170:e180–e187CrossRefPubMed
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Zurück zum Zitat Nie D, Trullo R, Lian J, Petitjean C, Ruan S, Wang Q, Shen D (2017) Medical image synthesis with context-aware generative adversarial networks. InMedical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI. : 20th International Conference, Quebec City, QC, Canada, September 11–13, 2017, Proceedings, Part III 20 2017 pp. 417–425). Springer International Publishing Nie D, Trullo R, Lian J, Petitjean C, Ruan S, Wang Q, Shen D (2017) Medical image synthesis with context-aware generative adversarial networks. InMedical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI. : 20th International Conference, Quebec City, QC, Canada, September 11–13, 2017, Proceedings, Part III 20 2017 pp. 417–425). Springer International Publishing
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Zurück zum Zitat Ludovichetti R, Delattre B, Boto J, LaGrange D, Meling T, Vargas MI (2022) Characterization of meningiomas with synthetic imaging. Brain Behav 12(11):e2769CrossRefPubMedPubMedCentral Ludovichetti R, Delattre B, Boto J, LaGrange D, Meling T, Vargas MI (2022) Characterization of meningiomas with synthetic imaging. Brain Behav 12(11):e2769CrossRefPubMedPubMedCentral
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Zurück zum Zitat Hogea C, Davatzikos C, Biros G (2007) Modeling glioma growth and mass effect in 3D MR images of the brain. InInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Oct 29 (pp. 642–650). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Hogea C, Davatzikos C, Biros G (2007) Modeling glioma growth and mass effect in 3D MR images of the brain. InInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Oct 29 (pp. 642–650). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg
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Zurück zum Zitat Ren L, Chen J, Deng J, Qing X, Cheng H, Wang D, Ji J, Chen H, Juratli TA, Wakimoto H, Gong Y (2024) The development of a combined clinico-radiomics model for predicting post-operative recurrence in atypical meningiomas: a multicenter study. J Neurooncol 166(1):59–71CrossRefPubMed Ren L, Chen J, Deng J, Qing X, Cheng H, Wang D, Ji J, Chen H, Juratli TA, Wakimoto H, Gong Y (2024) The development of a combined clinico-radiomics model for predicting post-operative recurrence in atypical meningiomas: a multicenter study. J Neurooncol 166(1):59–71CrossRefPubMed
8.
9.
Metadaten
Titel
Harnessing generative artificial intelligence for meningioma prediction: a correspondence
verfasst von
Mohamed Jalloh
Samuel Berchi Kankam
Publikationsdatum
01.12.2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Neurosurgical Review / Ausgabe 1/2024
Print ISSN: 0344-5607
Elektronische ISSN: 1437-2320
DOI
https://doi.org/10.1007/s10143-024-02404-1

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