Mammography-based radiomics for predicting the risk of breast cancer recurrence: a multicenter study.

Mao, Ning; Yin, Ping; Zhang, Haicheng; Zhang, Kun; Song, Xicheng; Xing, Dong; Chu, Tongpeng

Mao, Ning; Yin, Ping; Zhang, Haicheng; Zhang, Kun; Song, Xicheng; Xing, Dong; Chu, Tongpeng.

Afiliación

Mao N; Department of Radiology, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University, Yantai, China.
Yin P; Big Data and Artificial Intelligence Laboratory, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University, Yantai, China.
Zhang H; Department of Radiology, Peking University People's Hospital, Beijing, China.
Zhang K; Big Data and Artificial Intelligence Laboratory, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University, Yantai, China.
Song X; Department of Breast Surgery, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University, Yantai, China.
Xing D; Big Data and Artificial Intelligence Laboratory, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University, Yantai, China.
Chu T; Department of Radiology, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University, Yantai, China.

Br J Radiol ; 94(1127): 20210348, 2021 Nov 01.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34520235

Asunto(s)

Neoplasias de la Mama/diagnóstico por imagen; Mamografía/métodos; Recurrencia Local de Neoplasia/diagnóstico; Mama/diagnóstico por imagen; China; Femenino; Humanos; Persona de Mediana Edad; Valor Predictivo de las Pruebas; Reproducibilidad de los Resultados; Estudios Retrospectivos; Medición de Riesgo

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Neoplasias de la Mama / Mamografía / Recurrencia Local de Neoplasia Tipo de estudio: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Female / Humans / Middle aged País/Región como asunto: Asia Idioma: En Revista: Br J Radiol Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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