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王哲; 王凯; 杨日东; 周毅;
新疆医科大学公共卫生学院;
830000;
新疆维吾尔自治区乌鲁木齐新市区新医路393号;
新疆医科大学工程技术学院;
中山大学中山医学院计算机中心;
510080;
广东省广州市越秀区中山二路74号;
乳腺癌; Logistic回归; 随机森林; 敏感度;
机译:使用低剂量灌注计算断层扫描的机器学习方法对乳腺癌的辐射变性:预测预后生物标志物和分子亚型
机译:机器学习方法对乳腺癌组织样品中激素受体状态的预后性能比较
机译:O-69预测乳腺癌预后的可能性-不同机器学习方法的比较
机译:机器学习方法用于乳腺癌的诊断和预后
机译:机器学习方法对重度抑郁症的长期治疗结果进行诊断,预后和预测。
机译:基于18F‐FDG PET / CT的放射线学可以使用机器学习方法将乳腺癌与乳腺癌淋巴瘤区分开
机译:O-69预测乳腺癌预后的可能性–不同机器学习方法的比较
机译:用于计算机辅助诊断乳腺癌的模块化机器学习方法
机译:基于机器学习的下一代排序预测乳腺癌预后的方法及预测系统
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