Titre : Régions 3' non traduites

Régions 3' non traduites : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Machine Learning
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Sources (10000 au total)

Development and validation of a machine learning-based

Survival prognosis of patients with gastric cancer (GC) often influences physicians' choice of their follow-up treatment. This study aimed to develop a positron emission tomography (PET)-based radiomi... We reviewed the clinical information of a total of 327 patients with pathological confirmation of GC undergoing 18 F-fluorodeoxyglucose (18 F-FDG) PET scans. The patients were randomly classified into... On multivariate COX regression analysis, the difference between age, carcinoembryonic antigen (CEA), clinical TNM, and PET RS in GC patients was statistically significant (p < 0.05). A radiomics model... Radiomics models based on PET RS, clinical TNM, and clinical features may provide new tools for predicting OS in patients with GC....