机译:用多场多阶段学习机器学习的价值CE-MRI射频用于早期预测对HER2阳性侵袭性乳腺癌新辅助治疗的病理完全反应
机译:使用集合机器学习预测乳腺癌对乳腺癌进行的病理完全应答
机译:乳腺癌新辅助化疗的病理完全应对预处理预测的多元化预处理的辐射瘤:多中心研究
机译:基于MRI的机器学习射频可以预测HER2在HER2过表达乳腺癌中的新辅助治疗后HER2表达水平和病理反应
机译:利用综合成像,分子和人口统计数据预测对乳腺癌新辅助化疗的病理完全反应
机译:在乳腺癌新辅助化疗后使用术前Mri引导的活检来预测病理完全缓解
机译:早期乳腺癌新辅助化疗后的造影增强磁共振成像(CE-MRI)中的放射学完全缓解(rCR)预测无复发生存但病理完全缓解(pCR)无法预测
机译:用多场多阶段学习机器学习的价值CE-MRI射频,用于早期预测对HER2阳性侵袭性乳腺癌新辅助治疗的病理完全反应