Developed and validated a prognostic nomogram for recurrence-free survival after complete surgical resection of local primary gastrointestinal stromal tumors based on deep learning

This study aimed to develop and validate a prognostic nomogram for recurrence-free survival (RFS) after surgery in the absence of adjuvant therapy to guide the selection for adjuvant imatinib therapy based on Residual Neural Network (ResNet). The ResNet model was developed based on contrast-enhanced...

Ամբողջական նկարագրություն

Պահպանված է:

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ:	Tao Chen, Shangqing Liu, Yong Li, Xingyu Feng, Wei Xiong, Xixi Zhao, Yali Yang, Cangui Zhang, Yanfeng Hu, Hao Chen, Lin Tian, Mingli Zhao, Hao Liu, Jiang Yu, Yikai Xu, Yu Zhang, Guoxin Li
Ձևաչափ:	Artigo
Լեզու:	անգլերեն
Հրապարակվել է:	2018
Առցանց հասանելիություն:	https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2018.12.028 http://www.thelancet.com/article/S2352396418306054/pdf
Ցուցիչներ:	Ավելացրեք ցուցիչ Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!

Համացանց

https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2018.12.028
http://www.thelancet.com/article/S2352396418306054/pdf

Developed and validated a prognostic nomogram for recurrence-free survival after complete surgical resection of local primary gastrointestinal stromal tumors based on deep learning

Համացանց

Նմանատիպ նյութեր