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基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学分析不同机器学习模型预测非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移的价值

于军 杨雪 李洋 毕晓峰 任东栋 任春玲 黄磊 张莺

浙江医学2024,Vol.46Issue(10):P.1039-1046,8.
浙江医学2024,Vol.46Issue(10):P.1039-1046,8.DOI:10.12056/j.issn.1006-2785.2024.46.10.2023-2655

基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学分析不同机器学习模型预测非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移的价值

于军 1杨雪 1李洋 1毕晓峰 1任东栋 1任春玲 1黄磊 1张莺2

作者信息

  • 1. 宁波明州医院核医学科,315100
  • 2. 浙江大学医学院附属第二医院核医学科
  • 折叠

摘要

关键词

非小细胞肺癌/淋巴结/正电子发射断层显像术/体层摄影术,X线计算机/影像组学

分类

医药卫生

引用本文复制引用

于军,杨雪,李洋,毕晓峰,任东栋,任春玲,黄磊,张莺..基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学分析不同机器学习模型预测非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移的价值[J].浙江医学,2024,46(10):P.1039-1046,8.

浙江医学

OACSTPCD

1006-2785

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