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Using mathematics in MRI data management for glioma assesment - 03/06/21

Doi : 10.1016/j.neurad.2019.11.004 
A. Perrillat-Mercerot a, , C. Guillevin a, b , A. Miranville a , R. Guillevin a, b
a UMR CNRS 7348, SP2MI, équipe DACTIM-MIS, laboratoire de mathématiques et applications, université de Poitiers, boulevard Marie-et-Pierre-Curie, Téléport 2, 86962 Chasseneuil Futuroscope cedex, France 
b CHU de Poitiers, 2, rue de la Milétrie, 86021 Poitiers, France 

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Abstract

Our aim is to review the mathematical tools usefulness in MR data management for glioma diagnosis and treatment optimization. MRI does not give access to organs variations in hours or days. However a lot of multiparametric data are generated. Mathematics could help to override this paradox, the aim of this article is to show how. We first make a review on mathematical modelling using equations. Afterwards we present statistical analysis. We provide detailed examples in both sections. We finally conclude, giving some clues on in silico models.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : MRI imaging, NMR data, Review, Differential equations, Statistics, Models, In silico models


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Vol 48 - N° 4

P. 282-290 - juin 2021 Retour au numéro
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  • Imaging in chronic rhinosinusitis: A systematic review of MRI and CT diagnostic accuracy and reliability in severity staging
  • Tomislav Greguri?, Emmanuel Prokopakis, Ioannis Vlastos, Maria Doulaptsi, Cemal Cingi, Andro Košec, Dijana Zadravec, Livije Kalogjera
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  • COVID-19 associated stroke and cerebral endotheliitis
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