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PD-0131: To predict nodal status using Artificial Intelligence approaches in prostate cancer: beyond the Roach formula?

机译：PD-0131：使用人工智能方法预测前列腺癌的淋巴结状况：超出Roach公式吗？

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De Bari B.; Vallati M.; Gatta R.; Buglione M.; Girelli G.; Munoz F.; Meattini I.; Cagna E.; Pegurri L.; Magrini S.M.;
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年度 2013
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1. Indications for pelvic nodal treatment in prostate cancer should change. Validation of the Roach formula in a large extended nodal dissection series [J] . AbdollahF., CozzariniC., SuardiN., International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics . 2012,第2期

机译：前列腺癌盆腔淋巴结治疗的适应症应改变。在大型扩展淋巴结清扫系列中验证Roach公式
2. In regard to "indications for pelvic nodal treatment in prostate cancer should change. Validation of the roach formula in a large extended nodal dissection series." (Int J Radiat Oncol Biol Phys 2012;83:624-629) [J] . International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics . 2012,第2期

机译：关于“前列腺癌盆腔淋巴结治疗的适应症应该改变。蟑螂配方在大型扩展淋巴结清扫术系列中的验证”。（Int J Radiat Oncol Biol Phys 2012; 83：624-629）
3. Is the Roach formula predictive for biochemical outcome in prostate cancer patients with minimal residual disease undergoing local radiotherapy after radical prostatectomy? [J] . Goldner G, Dimopoulos J, Potter R Radiotherapy and oncology: Journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology . 2010,第3期

机译：Roach公式是否能预测前列腺癌根治性前列腺切除术后接受局部放疗的残留病最少的前列腺癌患者的生化结果？
4. Exploiting Machine Learning for Predicting Nodal Status in Prostate Cancer Patients [C] . Mauro Vallati, Berardino De Bari, Roberto Gatta, IFIP WG 12.5 International Conference on artificial intelligence applications and innovations . 2013

机译：利用机器学习预测前列腺癌患者的淋巴结状态
5. Identification and Clinical Validation of Novel Prostate Cancer Biomarkers Filamin A (FLNA), Filamin B (FLNB), and Keratin 19 (KRT19) Using Patient-Derived Omics and Bayesian Artificial Intelligence [D] . Narain, Niven Rajin. 2018

机译：使用患者衍生的OMIC和贝叶斯人工智能，新型前列腺癌生物标志物菲莫林A（FLNA），丝素B（FLNB）和角蛋白19（KRT19）的鉴定及临床验证
6. Artificial neural network models to predict nodal status in clinically node-negative breast cancer [O] . Looket Dihge, Mattias Ohlsson, Patrik Edén, 2019

机译：人工神经网络模型可预测临床淋巴结阴性乳腺癌的淋巴结状态
7. Artificial neural network models to predict nodal status in clinically node-negative breast cancer [O] . Looket Dihge, Mattias Ohlsson, Patrik Edén, 2019

机译：人工神经网络模型预测临床节点阴性乳腺癌中的节点状态

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