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J-GLOBAL ID：201802274351270213   整理番号：18A1286066

ラドン療法新規適応症探索のための抗酸化機能などを指標にした機械学習によるデータ解析

著者 (8件)： 神崎訓枝 (岡山大 大学院) ,  片岡隆浩 (岡山大 大学院) ,  小橋佑介 (岡山大 大学院) ,  石田毅 (岡山大 大学院) ,  柚木勇人 (岡山大 大学院) ,  迫田晃弘 (原子力発電技術機構) ,  石森有 (原子力発電技術機構) ,  山岡聖典 (岡山大 大学院)
資料名： 日本放射線影響学会大会抄録(Web)  (日本放射線影響学会大会抄録集(Web))
巻： 60th  号： (冊子体)  ページ： 112  発行年： 2017年10月25日 
JST資料番号： U1036A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： ラドン ,...
準シソーラス用語： *ラドン療法適応症

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分類 (2件)： 生物学的機能  (EB02020R) ,  基礎治療学  (GC03012A)

タイトルに関連する用語 (8件)： ラドン ,  療法 ,  適応症 ,  探索 ,  酸化機能 ,  指標 ,  機械学習 ,  データ解析