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文献
J-GLOBAL ID：202202236793365774
整理番号：22A1025714
SABR後の遠隔故障を予測する密度-線量相互作用を同定するための放射状データマイニング【JST・京大機械翻訳】
Radial Data Mining to Identify Density-Dose Interactions That Predict Distant Failure Following SABR
Davey Angela
(1Division of Cancer Sciences, School of Medical Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, United Kingdom)
,
van Herk Marcel
(1Division of Cancer Sciences, School of Medical Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, United Kingdom)
,
van Herk Marcel
(2Department of Radiotherapy Related Research, The Christie National Health Service (NHS) Foundation Trust, Manchester, United Kingdom)
,
Faivre-Finn Corinne
(1Division of Cancer Sciences, School of Medical Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, United Kingdom)
,
Faivre-Finn Corinne
(2Department of Radiotherapy Related Research, The Christie National Health Service (NHS) Foundation Trust, Manchester, United Kingdom)
,
Faivre-Finn Corinne
(3Department of Clinical Oncology, The Christie National Health Service (NHS) Foundation Trust, Manchester, United Kingdom)
,
McWilliam Alan
(1Division of Cancer Sciences, School of Medical Sciences, Faculty of Biology, Medicine and Health, The University of Manchester, Manchester, United Kingdom)
,
McWilliam Alan
(2Department of Radiotherapy Related Research, The Christie National Health Service (NHS) Foundation Trust, Manchester, United Kingdom)
資料名：
Frontiers in Oncology (Web)
(Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12 ページ： 838155 発行年： 2022年
JST資料番号： U7089A ISSN： 2234-943X 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： スイス (CHE) 言語： 英語 (EN)
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