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【2h】

Predicting the Response to FOLFOX-Based Chemotherapy Regimen from Untreated Liver Metastases on Baseline CT: a Deep Neural Network Approach

机译：预测基于Folfox的化疗方案对基线CT的未处理肝转放酶的反应：深度神经网络方法

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Case samples of untreated and treated colorectal liver metastases (white arrows) on axial CT images acquired in the same patient at baseline (top row) and follow-up examination 9 months later (bottom row), demonstrating the apparent similarity between lesions

机译：在基线（顶行）在同一患者中获取的轴向CT图像上未处理和处理的结肠直肠肝转移酶（白色箭头）和9个月后的后续检查（底行），展示病变之间的表观相似性

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期刊名称 Journal of Digital Imaging
作者
Ahmad Maaref; Francisco Perdigon Romero; Emmanuel Montagnon; Milena Cerny; Bich Nguyen; Franck Vandenbroucke; Geneviève Soucy; Simon Turcotte; An Tang; Samuel Kadoury;
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作者单位

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年(卷),期 2020(33),4
年度 2020
页码 937–945
总页数 9
原文格式 PDF
正文语种
中图分类放射医学;影像诊断学;
关键词

机译：深度卷积神经网络;结直肠肝转移;化疗;预测反应;CT扫描;基于FOLFOX的方案;

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