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Selecting precise reference normal tissue samples for cancer research using a deep learning approach

机译：选择精确参考正常组织样本用于使用深度学习方法进行癌症研究

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William Z. D. Zeng; Benjamin S. Glicksberg; Yangyan Li; Bin Chen;
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年度 2019
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1. Selecting precise reference normal tissue samples for cancer research using a deep learning approach [J] . William Z. D. Zeng, Benjamin S. Glicksberg, Yangyan Li, BMC Medical Genomics . 2019,第1期

机译：使用深度学习方法为癌症研究选择精确的参考正常组织样本
2. A Fast Deep Learning Approach for Beam Orientation Selection Using Supervised Learning with Column Generation On IMRT Prostate Cancer Patients [J] . Barkousaraie A. Sadeghnejad, Ogunmolu O., Jiang S., Medical Physics . 2019,第6期

机译：利用IMRT前列腺癌患者柱生成监督学习的快速深入学习方法
3. Digital pathology 2.0: a deep learning image analysis tool to identify lung cancer in human tissue samples [J] . Micke P., Bjork L., Backman M., Virchows Archiv: an international journal of pathology . 2018,第Suppla1期

机译：数字病理学2.0：深度学习图像分析工具，用于鉴定人组织样品中的肺癌
4. Deep Learning-based Identification of Cancer or Normal Tissue using Gene Expression Data [C] . TaeJin Ahn, Taewan Goo, Chan-hee Lee, IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine . 2018

机译：使用基因表达数据基于深度学习的癌症或正常组织识别
5. The effects of the selective estrogen receptor modulators MPP and raloxifene in normal and cancerous human and murine uterine tissue. [D] . Davis, Angela Marie. 2007

机译：选择性雌激素受体调节剂MPP和雷洛昔芬在正常和癌变的人和鼠子宫组织中的作用。
6. Selecting precise reference normal tissue samples for cancer research using a deep learning approach [O] . William Z. D. Zeng, Benjamin S. Glicksberg, Yangyan Li, 2019

机译：使用深度学习方法为癌症研究选择精确的参考正常组织样本
7. Selecting precise reference normal tissue samples for cancer research using a deep learning approach [O] . William Zeng, Benjamin S. Glicksberg, Yangyan Li, 2018

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