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乳腺癌影像组学的研究进展(4)

来源:肿瘤学杂志 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-06-20
作者:网站采编
关键词:
摘要:[22] Liu MJ, Mao N, Ma H, et al. Radiomics based on DCE-MRI for the preoperative prediction of SLN metastasis in breast cancer. Chin Imaging J Integr Tradit West Med,2020,18(3)::10.3969/刘梅婕,毛宁

[22] Liu MJ, Mao N, Ma H, et al. Radiomics based on DCE-MRI for the preoperative prediction of SLN metastasis in breast cancer. Chin Imaging J Integr Tradit West Med,2020,18(3)::10.3969/刘梅婕,毛宁,马恒,等.基于影像组学构建乳腺癌前哨淋巴结转移预测模型的研究. 中国中西医结合影像学杂志, 2020, 18(3)::10.3969/

[23] Giuliano AE,Ballman KV,McCall L,et of axillary dissection vs no axillary dissection on 10-year overall survival among women with invasive breast cancer and sentinel node metastasis: the ACOSOG Z0011 (Alliance) randomized clinical trial. JAMA, 2017, 318(10)::10.1001/

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[31] Mao N, Yin P, Li Q, et al. Radiomics nomogram of contrast-enhanced spectral mammography for prediction of axillary lymph node metastasis in breast cancer: a multicenter study. Eur Radiol, 2020, 30(12): :10.1007/s00330-020-07016-z

[32] Lin F, Wang Z, Zhang K, et al. Contrast-enhanced spectral mammography-based radiomics nomogram for identifying benign and malignant breast lesions of Sub-1 cm. Front Oncol, 2020, 10: .DOI:10.3389/

[33] Mao N, Yin P, Wang Q, et al. Added value of radiomics on mammography for breast cancer diagnosis: a feasibility study. J Am Coll Radiol, 2019, 16(4 Pt A): 485-491. DOI:10.1016/

[34] Sun Q,Lin X,Zhao Y,et al.Deep learning for predicting axillary lymph node metastasis of breast cancer using ultrasound images: don't forget the peritumoral region. Front Oncol, 2020, 10: 53.DOI:10.3389/00053

[35] Qu YH, Zhu HT, Cao K, et al. Prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer using a deep learning (DL) method. Thorac Cancer, 2020, 11(3): 651-658. DOI:10.1111/1759-7714.

文章来源:《肿瘤学杂志》 网址: http://www.zlxzzzz.cn/qikandaodu/2021/0620/512.html



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