| 标题 |
[求助补充材料]
 Using clinical and radiomic feature–based machine learning models to predict pathological complete response in patients with esophageal squamous cell carcinoma receiving neoadjuvant chemoradiation 基于临床和放射学特征的机器学习模型预测食管鳞状细胞癌新辅助放化疗患者的病理完全缓解
相关领域
医学
食管鳞状细胞癌
介入放射学
特征（语言学）
完全响应
病态的
新辅助治疗
神经组阅片室
放化疗
放射科
癌症
超声波
癌
内科学
基底细胞
肿瘤科
放射治疗
化疗
乳腺癌
神经学
哲学
精神科
语言学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：European Radiology 作者：J. Wang; Xiang Zhu; Jian Zeng; Cheng Liu; Wei Shen; et al 出版日期：2023-07-13 |
| 求助人 | |
| 下载 | |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
科研通AI6.2
Mic
lizishu
Twonej
嘿嘿
稳重的蛟凤
Criminology34
11
tuanheqi
蓝天
无极微光
殷勤的紫槐
Wait201113
ltt
乐空思
stiger
GingerF
bravo
飞快的蛋
yznfly
大方的采珊
罗赛
词不达意
KamilahKupps
皖公网安备34019202002308
