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Optimization of treatment strategy by using a machine learning model to predict survival time of patients with malignant glioma after radiotherapy.
Mizutani, Takuya; Magome, Taiki; Igaki, Hiroshi; Haga, Akihiro; Nawa, Kanabu; Sekiya, Noriyasu; Nakagawa, Keiichi.
Afiliación
  • Mizutani T; Graduate Division of Health Sciences, Komazawa University, Tokyo, Japan.
  • Magome T; Graduate Division of Health Sciences, Komazawa University, Tokyo, Japan.
  • Igaki H; Department of Radiation Oncology, National Cancer Center Hospital, Tokyo, Japan.
  • Haga A; Graduate School of Biomedical Sciences, Tokushima University, Tokushima, Japan.
  • Nawa K; Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan.
  • Sekiya N; Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan.
  • Nakagawa K; Department of Radiology, The University of Tokyo Hospital, Tokyo, Japan.
J Radiat Res ; 60(6): 818-824, 2019 Nov 22.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31665445
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Automático / Glioma Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adolescent / Adult / Aged / Aged80 / Child / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: J Radiat Res Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón Pais de publicación: Reino Unido
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