The George Washington University.;
机译:机器学习方法揭示唾液腺的放射形态剂量模式,可预测头颈癌患者的口干症
机译:机器学习方法在头部和颈部癌症患者中发现预测Xerostomia的唾液腺中的无线电形态剂量图案
机译:肿瘤异质性和基因组学预测头部颈部癌症的放射治疗结果:机器学习方法
机译:使用患者报告的结果(PRO)测量来预测无病的肺癌存活,并使用五种机器学习技术(MLT)进行比较
机译:阶段T4B头部和颈部癌症生存结果比较基于治疗方式:手术是可行的治疗选项吗?
机译:机器学习方法揭示唾液腺的放射形态剂量模式可预测头颈癌患者的口干症
机译:错误到:Reddy JP,Lindsay Wd,Berlind Cg,贝尔姆斯,福尔摩斯A,史密斯BD,Phan J,Frank SJ,Gunn GB,Rosenthal Di,Morrison Wh,Garden As,Chronowski Gm,Shah Sj,Mayo LL和更全面光盘。应用机器学习方法预测头部颈部癌症患者的急性辐射毒性。 INT J Radiat Oncol Biol Phy 2019; 105(SOPPL 1):S69。