×
验证码:
换一张
忘记密码?
记住我
切换中国科技网通行证登录
×
切换中国科技网通行证登录
登录
中文版
|
English
中国科学院自动化研究所机构知识库
Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
登录
注册
ALL
ORCID
题名
作者
导师
学科领域
关键词
资助项目
文献类型
出处
会议名称
收录类别
出版者
发表日期
存缴日期
学科门类
学习讨论厅
图片搜索
粘贴图片网址
首页
研究单元&专题
作者
文献类型
知识图谱
新闻&公告
在结果中检索
研究单元&专题
中国科学院分子影像重... [6]
作者
董迪 [6]
方梦捷 [6]
王坤 [1]
王硕 [1]
刘振宇 [1]
张利文 [1]
更多...
文献类型
期刊论文 [6]
发表日期
2020 [3]
2019 [1]
2018 [1]
2017 [1]
语种
英语 [6]
出处
ACADEMIC R... [1]
ANNALS OF ... [1]
CLINICAL C... [1]
EUROPEAN J... [1]
IEEE Journ... [1]
Radiothera... [1]
更多...
资助项目
Beijing Na... [3]
National K... [3]
National K... [3]
National K... [3]
National N... [3]
National N... [3]
更多...
收录类别
SCI [6]
导师
资助机构
Youth Inno... [4]
Beijing Na... [3]
National K... [3]
National N... [3]
National S... [3]
Bureau of ... [2]
更多...
×
知识图谱
CASIA OpenIR
开始提交
已提交作品
待认领作品
已认领作品
未提交全文
收藏管理
QQ客服
官方微博
反馈留言
(本次检索基于用户作品认领结果)
浏览/检索结果:
共6条,第1-6条
帮助
限定条件
收录类别:SCI
作者:董迪
第一作者
作者:方梦捷
已选(
0
)
清除
条数/页:
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
排序方式:
请选择
提交时间升序
提交时间降序
WOS被引频次升序
WOS被引频次降序
期刊影响因子升序
期刊影响因子降序
作者升序
作者降序
题名升序
题名降序
发表日期升序
发表日期降序
2D and 3D CT Radiomic Features Performance Comparison in Characterization of Gastric Cancer: A Multi-center Study
期刊论文
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2020, 卷号: 25, 期号: 3, 页码: 755-762
作者:
Meng, Lingwei
;
Dong, Di
;
Chen, Xin
;
Fang, Mengjie
;
Wang, Rongpin
;
Li, Jing
;
Liu, Zaiyi
;
Tian, Jie
Adobe PDF(3010Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:319/77
  |  
提交时间:2020/10/25
Computed tomography (CT)
A Deep Learning Risk Prediction Model for Overall Survival in Patients with Gastric Cancer: A Multicenter Study
期刊论文
Radiotherapy and oncology, 2020, 卷号: 150, 期号: 1, 页码: 73-80
作者:
Zhang, Liwen
;
Dong, Di
;
Zhang, Wenjuan
;
Hao, Xiaohan
;
Fang, Mengjie
;
Wang, Shuo
;
Li, Wuchao
;
Liu, Zaiyi
;
Wang, Rongpin
;
Zhou, Junlin
;
Tian, Jie
浏览
  |  
Adobe PDF(1185Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:298/69
  |  
提交时间:2020/10/25
Gastric Cancer
Deep learning radiomic nomogram can predict the number of lymph node metastasis in locally advanced gastric cancer: an international multicenter study
期刊论文
ANNALS OF ONCOLOGY, 2020, 卷号: 31, 期号: 7, 页码: 912-920
作者:
Dong, Di
;
Fang, Mengjie
;
Tang, Lei
;
Shan, Xiuhong
;
Gao, Jianbo
;
Giganti, Francesco
;
Wang, Rongpin
;
Chen, Xin
;
Wang, Xiaoxiao
;
Palumbo, Diego
;
Fu, Jia
;
Li, Wuchao
;
Li, Jing
;
Zhong, Lianzhen
;
De Cobelli, Francesco
;
Ji, Jiafu
;
Liu, Zaiyi
;
Tian, Jie
Adobe PDF(2209Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:459/78
  |  
提交时间:2020/07/20
deep learning
locally advanced gastric cancer
lymph node metastasis
radiomic nomogram
Development and Validation of a MRI-Based Radiomics Prognostic Classifier in Patients with Primary Glioblastoma Multiforme
期刊论文
ACADEMIC RADIOLOGY, 2019, 卷号: 26, 期号: 10, 页码: 1292-1300
作者:
Chen, Xin
;
Fang, Mengjie
;
Dong, Di
;
Liu, Lingling
;
Xu, Xiangdong
;
Wei, Xinhua
;
Jiang, Xinqing
;
Qin, Lei
;
Liu, Zaiyi
Adobe PDF(1190Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:555/53
  |  
提交时间:2019/12/16
Glioblastoma multiform
Survival analyses
Magnetic resonance imaging
Radiomics
A New Approach to Predict Progression-free Survival in Stage IV EGFR-mutant NSCLC Patients with EGFR-TKI Therapy
期刊论文
CLINICAL CANCER RESEARCH, 2018, 卷号: 24, 期号: 15, 页码: 3583-3592
作者:
Song, Jiangdian
;
Shi, Jingyun
;
Dong, Di
;
Fang, Mengjie
;
Zhong, Wenzhao
;
Wang, Kun
;
Wu, Ning
;
Huang, Yanqi
;
Liu, Zhenyu
;
Cheng, Yue
;
Gan, Yuncui
;
Zhou, Yongzhao
;
Zhou, Ping
;
Chen, Bojiang
;
Liang, Changhong
;
Liu, Zaiyi
;
Li, Weimin
;
Tian, Jie
浏览
  |  
Adobe PDF(1305Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:444/104
  |  
提交时间:2018/10/10
EGFR-TKI therapy
CT-based radiomics signature for differentiating Borrmann type IV gastric cancer from primary gastric lymphoma
期刊论文
EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 2017, 卷号: 91, 期号: 2017, 页码: 142-147
作者:
Ma, Zelan
;
Fang, Mengjie
;
Huang, Yanqi
;
He, Lan
;
Chen, Xin
;
Liang, Cuishan
;
Huang, Xiaomei
;
Cheng, Zixuan
;
Dong, Di
;
Liang, Changhong
;
Xie, Jiajun
;
Tian, Jie
;
Liu, Zaiyi
浏览
  |  
Adobe PDF(515Kb)
  |  
收藏
  |  
浏览/下载:640/245
  |  
提交时间:2017/09/12
Borrmann Type Iv Gastric Cancer
Primary Gastric Lymphoma
Computed Tomography
Radiomics Signature
SubjeCtive Ct Findings