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    Deep learning model for predicting postoperative survival of patients with gastric cancer.
    Zeng, Junjie ; Song, Dan ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-04-16, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Evaluation of the neoadjuvant chemotherapy response in osteosarcoma using the MRI DWI-based machine learning radiomics nomogram.
    Zhang, Lu ; Gao, Qiuru ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-04-04, S. 1-10
    Online academicJournal
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    Interpretable machine learning model to predict surgical difficulty in laparoscopic resection for rectal cancer.
    Yu, Miao ; Yuan, Zihan ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-02-19, S. 1-15
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Radiomics analysis of multiparametric MRI for preoperative prediction of microsatellite instability status in endometrial cancer: a dual-center study.
    Jia, Yaju ; Hou, Lina ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-02-11, S. 1-10
    Online academicJournal
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    Predicting colorectal cancer risk: a novel approach using anemia and blood test markers.
    Zhang, Zhongqi ; Zhang, Tianmiao ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-02-08, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Preoperative prediction of tumor budding in rectal cancer using multiple machine learning algorithms based on MRI T2WI radiomics.
    Qu, Xueting ; Zhang, Liang ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2023-11-08, S. 1-10
    Online academicJournal
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    Applying machine learning techniques to predict the risk of lung metastases from rectal cancer: a real-world retrospective study.
    Qiu, Binxu ; Shen, Zixiong ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2023-06-07, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Construction and verification of an endoplasmic reticulum stress-related prognostic model for endometrial cancer based on WGCNA and machine learning algorithms.
    Lin, Shanshan ; Wei, Changqiang ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-05-09, S. 1-16
    Online academicJournal
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    Machine learning models combining computed tomography semantic features and selected clinical variables for accurate prediction of the pathological grade of bladder cancer.
    Deng, Zhikang ; Dong, Wentao ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2023-05-23, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Establishment of a pathomicbased machine learning model to predict CD276 (B7-H3) expression in colon cancer.
    Li, Jia ; Wang, Dongxu ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2024-01-21, S. 1-16
    Online academicJournal
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    Application of machine learning in the prediction of deficient mismatch repair in patients with colorectal cancer based on routine preoperative characterization.
    Xu, Dong ; Chen, Rujie ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-12-22), S. 1-13
    Online academicJournal
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    Machine learning based prognostic model of Chinese medicine affecting the recurrence and metastasis of I-III stage colorectal cancer: A retrospective study in China.
    Tang, Mo ; Gao, Lihao ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-11-17), S. 1-12
    Online academicJournal
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    Stratification of malignant renal neoplasms from cystic renal lesions using deep learning and radiomics features based on a stacking ensemble CT machine learning algorithm.
    He, Quan-Hao ; Tan, Hao ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-10-25), S. 1-11
    Online academicJournal
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    Intratumoral and peritumoral radiomics model based on abdominal ultrasound for predicting Ki-67 expression in patients with hepatocellular cancer.
    Qian, Hongwei ; Shen, Zhihong ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, 2023-09-13, S. 1-13
    Online academicJournal
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    Machine learning model for the prediction of prostate cancer in patients with low prostate-specific antigen levels: A multicenter retrospective analysis.
    Deng, Xiaobin ; Li, Tianyu ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-08-18), S. 1-12
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    CT-Based Radiomics Nomogram Improves Risk Stratification and Prediction of Early Recurrence in Hepatocellular Carcinoma After Partial Hepatectomy.
    Wu, Culyun ; Yu, Shufeng ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-07-07), S. 1-12
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    Machine Learning-Based Models Enhance the Prediction of Prostate Cancer.
    Chen, Sunmeng ; Jian, Tengteng ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-07-06), S. 1-6
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    Development and Validation of a Radiomics Nomogram for Predicting Clinically Significant Prostate Cancer in PI-RADS 3 Lesions.
    Li, Tianping ; Sun, Linna ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 12 (2022-01-26), S. 1-9
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    A Novel Machine Learning Algorithm Combined With Multivariate Analysis for the Prognosis of Renal Collecting Duct Carcinoma.
    Wei, Liwei ; Huang, Yongdi ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 11 (2022-01-13), S. 1-10
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    Artificial Intelligence Combined With Big Data to Predict Lymph Node Involvement in Prostate Cancer: A Population-Based Study.
    Wei, Liwei ; Huang, Yongdi ; et al.
    In: Frontiers in Oncology, Jg. 11 (2021-10-14), S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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