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Preoperatively predicting survival outcome for clinical stage IA pure-solid non–small cell lung cancer by radiomics-based machine learning

无线电技术 肺癌 阶段(地层学) 实体瘤 结果(博弈论) 医学 肿瘤科 内科学 癌症 放射科 数学 生物 数理经济学 古生物学
作者
Hao‐Ji Yan,Takahiro Niimi,Takeshi Matsunaga,Mariko Fukui,Aritoshi Hattori,Kazuya Takamochi,Kenji Suzuki
出处
期刊:The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery [American Association for Thoracic Surgery]
卷期号:169 (1): 254-266.e9 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.jtcvs.2024.05.010
摘要

Clinical stage IA non-small cell lung cancer (NSCLC) showing a pure-solid appearance on computed tomography is associated with a worse prognosis. This study aimed to develop and validate machine-learning models using preoperative clinical and radiomic features to predict overall survival (OS) in clinical stage IA pure-solid NSCLC.
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