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【2h】

Using computer-extracted image phenotypes from tumors on breast magnetic resonance imaging to predict breast cancer pathologic stage

机译：使用来自肿瘤的计算机提取的图像表型对乳房磁共振成像进行预测乳腺癌病理阶段

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Elizabeth S. Burnside; Karen Drukker; Hui Li; Ermelinda Bonaccio; Margarita Zuley; Marie Ganott; Jose M. Net; Elizabeth J. Sutton; Kathleen R. Brandt; Gary J. Whitman; Suzanne D. Conzen; Li Lan; Yuan Ji; Yitan Zhu; Carl C. Jaffe; Erich P. Huang; John B. Freymann; Justin S. Kirby; Elizabeth A. Morris; Maryellen L. Giger;
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年度 2015
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2. Using computer-extracted image phenotypes from tumors on breast magnetic resonance imaging to predict breast cancer pathologic stage [J] . Burnside Elizabeth S., Drukker Karen, Li Hui, Cancer: A Journal of the American Cancer Society . 2016,第5期

机译：在乳腺磁共振成像上使用来自肿瘤的计算机提取的图像表型来预测乳腺癌的病理分期
3. Role of breast ultrasound, mammography, magnetic resonance imaging and diffusion weighted imaging in predicting pathologic response of breast cancer after neoadjuvant chemotherapy [J] . Manal Hamisa, Naglaa Dabess, Raghda Yosef, The Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine . 2015,第1期

机译：乳房超声，乳腺X线摄影，磁共振成像和弥散加权成像在预测新辅助化疗后乳腺癌的病理反应中的作用
4. Imaging Phenotypes of Breast Cancer Heterogeneity in Preoperative Breast Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI) Scans Predict 10-Year Recurrence [J] . Chitalia Rhea D., Rowland Jennifer, McDonald Elizabeth S., Clinical cancer research: an official journal of the American Association for Cancer Research . 2020,第4期

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5. Artificial neural networks in breast cancer diagnosis: merging of computer-extracted features from breast images [C] . Giger, M.L., Zhimin Huo . 1999

机译：人工神经网络在乳腺癌诊断中的作用：合并来自乳腺图像的计算机提取特征
6. Pattern recognition applied to the computer-aided detection and diagnosis of breast cancer from dynamic contrast-enhanced magnetic resonance breast images. [D] . Levman, Jacob. 2010

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7. Using Computer-extracted Image Phenotypes from Tumors on Breast MRI to Predict Breast Cancer Pathologic Stage [O] . Elizabeth S. Burnside, Karen Drukker, Hui Li, -1

机译：使用计算机从乳腺癌MRI上提取的图像表型来预测乳腺癌的病理学阶段
8. 7P Machine learning intratumoral and axillary lymph node magnetic resonance imaging radiomics for predicting axillary lymph node metastasis in patients with early-stage invasive breast cancer (RBC-01 Study) [O] . Y. Tan, Y. Yu, J. Liu, 2020

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