Evaluation of Prognosis in Nasopharyngeal Cancer Using Machine Learning.

Akcay, Melek; Etiz, Durmus; Celik, Ozer; Ozen, Alaattin

Akcay, Melek; Etiz, Durmus; Celik, Ozer; Ozen, Alaattin.

Afiliação

Akcay M; Department of Radiation Oncology, Medical Faculty of Osmangazi University, Eskisehir, Turkey.
Etiz D; Department of Radiation Oncology, Medical Faculty of Osmangazi University, Eskisehir, Turkey.
Celik O; Department of Mathematics-Computer, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey.
Ozen A; Department of Radiation Oncology, Medical Faculty of Osmangazi University, Eskisehir, Turkey.

Technol Cancer Res Treat ; 19: 1533033820909829, 2020.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32138606

Assuntos

Algoritmos; Aprendizado de Máquina; Neoplasias Nasofaríngeas/diagnóstico; Redes Neurais de Computação; Adulto; Idoso; Teorema de Bayes; Quimiorradioterapia; Feminino; Seguimentos; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Neoplasias Nasofaríngeas/patologia; Neoplasias Nasofaríngeas/terapia; Gradação de Tumores; Estadiamento de Neoplasias; Prognóstico; Estudos Retrospectivos; Taxa de Sobrevida; Adulto Jovem

Palavras-chave

machine learning; nasopharyngeal cancer; prognosis; radiotherapy

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Neoplasias Nasofaríngeas / Redes Neurais de Computação / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Aged / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Technol Cancer Res Treat Assunto da revista: NEOPLASIAS / TERAPEUTICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Turquia

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