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[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 内科学 基底细胞 肿瘤科 放射治疗 化疗 乳腺癌 语言学 哲学 精神科 神经学
网址
DOI
10.1007/s00330-023-09884-7 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
calm 在 2025-08-06 23:20:21 发布自美国,悬赏 20 积分
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  • 1年前

    xzn1123 xzn1123 Lv12 进行了留言

    @kk99123 你自己发布的补充材料
    他说的是,你上传的不是补充材料,所以驳回了
  • 1年前

    kk99123 kk99123 Lv8 进行了留言

    @calm 不是补充材料
    你自己发布的补充材料
  • 1年前,求助关闭

    calm calm Lv1 求助人 关闭了本次求助。

    说明 不需要了【积分已退回】
  • 1年前

    calm calm Lv1 求助人 驳回了 kk99123 上传的文件

    说明
    不是补充材料
  • 1年前

    kk99123 kk99123 Lv8 上传了文件

    已驳回 s00330-023-09884-7.pdf (1.43 MB)
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  • 1年前

    calm calm Lv1 求助人 发起了本次求助

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