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J-GLOBAL ID：202402235349315129   整理番号：24A0075789

機械学習を用いた早期肺癌術後予後予測モデルの構築と検証

著者 (13件)： 木下郁彦 (九大 病院 呼吸器外科) ,  山下貴範 (九大 病院 メディカル・インフォメーションセ) ,  松本晃太郎 (久留米大 バイオ統計セ) ,  中西芳之 (九大 病院 呼吸器外科) ,  斎藤駿一 (九大 病院 呼吸器外科) ,  橋之口朝仁 (九大 病院 呼吸器外科) ,  松堂響人 (九大 病院 呼吸器外科) ,  長野太智 (九大 病院 呼吸器外科) ,  赤嶺貴紀 (九大 病院 呼吸器外科) ,  河野幹寛 (九大 病院 呼吸器外科) ,  大薗慶吾 (九大 病院 呼吸器外科) ,  山口正史 (九州がんセ 呼吸器腫瘍科) ,  竹中朋祐 (九大 病院 呼吸器外科)
資料名： 日本肺癌学会学術集会号(CD-ROM)  (Japanese Journal of Lung Cancer (CD-ROM))
巻： 64th  ページ： 549  発行年： 2023年10月01日 
JST資料番号： Y0006C  ISSN： 0386-9628  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： *機械学習 ,...
準シソーラス用語： 病理病期 ,...

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分類 (3件)： 臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  早期肺癌 ,  術後 ,  予後予測モデル ,  構築 ,  検証