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摘要
符号说明
第一部分基于深度学习的进展期宫颈癌个体化生存预测模型的建立
前言
资料与方法
结果
讨论
结论
附表
附图
参考文献
第二部分Th17细胞与进展期富颈癌同步放化疗疗效及预后的相关性研究
材料与方法
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
学位论文评阅及答辩情况
PAPERⅠ
PAPERⅡ
刘艺;
山东大学;
机译:长非编码RNA MALAT1与子宫颈癌放疗效率与癌症放疗耐药模型建立的相关性研究
机译:局部进展期肾癌根治术后5年生存分析及风险模型建立(附75例报告)
机译:使用Naive Baye,随机森林和SVM机器学习技术来确定可能影响双相障碍学生的预测模型,数据挖掘和建立一个使用Keras的顺序深度学习模型
机译:深度学习用于基于图像的宫颈癌的检测和诊断—一项调查
机译:一项前瞻性研究,探讨了小儿癌症患者健康相关的生活质量与生存之间的关系。
机译:子宫腺瘤的个性化生存预测模型的开发与验证:基于人群的深度学习研究
机译:宫颈癌患者T2加权MRI自动分割和预测模型建立的深度学习框架,接受放疗
机译:Cyclin E是乳腺癌生存的有力预测因子 - 一项前瞻性研究。
机译:基于深度学习的页岩气产量预测模型建立方法
机译:HPV 16阳性宫颈癌患者无复发的生存率和总体生存率的方法
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