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文献
J-GLOBAL ID：202202262782738149
整理番号：22A1025661
3.0T拡散尖度イメージングに基づくXGboost予測モデルはMRI BiRADS4腫瘤の診断精度を改善する【JST・京大機械翻訳】
XGboost Prediction Model Based on 3.0T Diffusion Kurtosis Imaging Improves the Diagnostic Accuracy of MRI BiRADS 4 Masses
Tang Wan
(1Radiology Department, Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Tang Wan
(2Institute of Health Monitoring, Inspection and Protection, Hubei Provincial Center for Disease Control and Prevention, Wuhan, China)
,
Zhou Han
(1Radiology Department, Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Quan Tianhong
(3Department of Electronic and information Engineering, College of Engineering, Shantou University, Shantou, China)
,
Chen Xiaoyan
(1Radiology Department, Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Zhang Huanian
(1Radiology Department, Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Lin Yan
(1Radiology Department, Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Lin Yan
(4Guangdong Provincial Key Laboratory for Breast Cancer Diagnosis and Treatment, Cancer Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Wu Renhua
(1Radiology Department, Second Affiliated Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
,
Wu Renhua
(4Guangdong Provincial Key Laboratory for Breast Cancer Diagnosis and Treatment, Cancer Hospital of Shantou University Medical College, Shantou, China)
資料名：
Frontiers in Oncology (Web)
(Frontiers in Oncology (Web))
巻： 12 ページ： 833680 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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