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    Using machine learning to develop preoperative model for lymph node metastasis in patients with bladder urothelial carcinoma.
    Ji, Junjie ; Zhang, Tianwei ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-06-13), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Identification of prognostic signatures in remnant gastric cancer through an interpretable risk model based on machine learning: a multicenter cohort study.
    Zhan, Zhouwei ; Chen, Bijuan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-30), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Full Text Finder (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    Identification of BGN positive fibroblasts as a driving factor for colorectal cancer and development of its related prognostic model combined with machine learning.
    Hu, Shangshang ; Xiao, Qianni ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-23), Heft 1, S. 1-20
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Integrated clinical and genomic models using machine-learning methods to predict the efficacy of paclitaxel-based chemotherapy in patients with advanced gastric cancer.
    Choi, Yonghwa ; Lee, Jangwoo ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-20), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Development and validation of a Radiopathomics model based on CT scans and whole slide images for discriminating between Stage I-II and Stage III gastric cancer.
    Tan, Yang ; Feng, Li-juan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-15), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    The application of different machine learning models based on PET/CT images and EGFR in predicting brain metastasis of adenocarcinoma of the lung.
    Kong, Chao ; Yin, Xiaoyan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-11), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Development and validation of prediction models for papillary thyroid cancer structural recurrence using machine learning approaches.
    Wang, Hongxi ; Zhang, Chao ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-08), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Development and validation of an inflammatory biomarkers model to predict gastric cancer prognosis: a multi-center cohort study in China
    Zhang, Shaobo ; Xu, Hongxia ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-06-01), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Using machine learning to develop preoperative model for lymph node metastasis in patients with bladder urothelial carcinoma
    Ji, Junjie ; Zhang, Tianwei ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-06-01), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Identification of prognostic signatures in remnant gastric cancer through an interpretable risk model based on machine learning: a multicenter cohort study
    Zhan, Zhouwei ; Chen, Bijuan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Ultrasound-based radiomics machine learning models for diagnosing cervical lymph node metastasis in patients with non-small cell lung cancer: a multicentre study
    Deng, Zhiqiang ; Liu, Xiaoling ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Identification of BGN positive fibroblasts as a driving factor for colorectal cancer and development of its related prognostic model combined with machine learning
    Hu, Shangshang ; Xiao, Qianni ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-20
    Online academicJournal
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    Integrated clinical and genomic models using machine-learning methods to predict the efficacy of paclitaxel-based chemotherapy in patients with advanced gastric cancer
    Choi, Yonghwa ; Lee, Jangwoo ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Development and validation of prediction models for papillary thyroid cancer structural recurrence using machine learning approaches
    Wang, Hongxi ; Zhang, Chao ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Prediction of the Ki-67 expression level in head and neck squamous cell carcinoma with machine learning-based multiparametric MRI radiomics: a multicenter study
    Chen, Weiyue ; Lin, Guihan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Contrast-enhanced CT radiomics for preoperative prediction of stage in epithelial ovarian cancer: a multicenter study
    Leng, Yinping ; Kan, Ao ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-03-01), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Advanced gastrointestinal stromal tumor: reliable classification of imatinib plasma trough concentration via machine learning
    Ran, Pan ; Tan, Tao ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-02-01), Heft 1, S. 1-14
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Comprehensive machine learning-based preoperative blood features predict the prognosis for ovarian cancer
    Wu, Meixuan ; Gu, Sijia ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-02-01), Heft 1, S. 1-12
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Evaluation of an artificial intelligence-based clinical trial matching system in Chinese patients with hepatocellular carcinoma: a retrospective study
    Wang, Kunyuan ; Cui, Hao ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-02-01), Heft 1, S. 1-7
    Online academicJournal
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    Development and validation of a 18F-FDG PET/CT radiomics nomogram for predicting progression free survival in locally advanced cervical cancer: a retrospective multicenter study
    Liu, Huiling ; Cui, Yongbin ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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