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Erschienen in:
Learning from Imperfect Data: Weak Labels, Shifting Domains, and Small Datasets in Medical Imaging Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Abstract: Data Augmentation for Information Transfer

Why Controlling for Confounding Effects in Radiomic Studies is Important and How to do it

verfasst von : Michael Götz, Klaus Maier-Hein

Erschienen in: Bildverarbeitung für die Medizin 2021

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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The major goal of radiomics studies is the identification of predictive and reliable markers. It is, therefore, crucial to account for unwanted confounding effects that affect the radiomic features like scanning noise, annotator bias, or the used imaging device and parameter. Usually, these confounding effects are not sufficiently represented in the main cohort of radiomics studies and consequently are investigated in smaller side-studies.

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Metadaten
Titel
Abstract: Data Augmentation for Information Transfer
verfasst von
Michael Götz
Klaus Maier-Hein
Copyright-Jahr
2021
Buch
Bildverarbeitung für die Medizin 2021

Print ISBN: 978-3-658-33197-9

Electronic ISBN: 978-3-658-33198-6

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33198-6_34