机译:机器学习方法可以更有效地预测前列腺癌与前列腺特异性抗原密度和前列腺特异性抗原速度相比
机译:与前列腺特异性抗原密度和前列腺特异性抗原速度相比,机器学习方法可以更有效地预测前列腺癌
机译:作者的回复:安德鲁·维克斯,迈克尔·彭西纳。前列腺特异性抗原速度:新方法,相同结果,仍无临床实用性证据。 Eur Urol 2013; 64:394-6:前列腺特异性抗原速度:新的未筛选队列,前列腺癌的自然病史,有不同解释的余地
机译:第一次,第二次和第三次重复前列腺活检中总前列腺特异性抗原,游离前列腺特异性抗原百分比,前列腺特异性抗原速度和尿液前列腺癌基因3的比较性能分析
机译:前列腺癌和良性前列腺增生样品的尿道前列腺特异性抗原糖族分析
机译:人类前列腺特异性抗原作为一种肿瘤抗原的免疫模型在小鼠模型中的研究。
机译:与前列腺特异性抗原密度和前列腺特异性抗原速度相比机器学习方法可以更有效地预测前列腺癌
机译:前列腺特异性抗原与前列腺特异性抗原密度作为通过当代多核前列腺活组织检查诊断出患有Gleason 6前列腺癌的男性的预测因子