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基于CT影像表征学习的胃癌预后预测算法研究 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  王思雯
Adobe PDF(18454Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：291/8  |  提交时间：2022/06/13
影像组学  表征学习  胃癌  预后预测  计算机断层扫描（CT）  
Specific Borrmann classification in advanced gastric cancer by an ensemble multilayer perceptron network: a multicenter research 期刊论文
MEDICAL PHYSICS, 2021, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 5017-5028
作者:  Wang, Siwen;  Dong, Di;  Zhang, Wenjuan;  Hu, Hui;  Li, Hailin;  Zhu, Yongbei;  Zhou, Junlin;  Shan, Xiuhong;  Tian, Jie
Adobe PDF(2265Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：270/41  |  提交时间：2021/11/02
advanced gastric cancer  Borrmann classification  ensemble learning  multilayer perceptron networks  radiomics  
Preoperative computed tomography-guided disease-free survival prediction in gastric cancer: a multicenter radiomics study 期刊论文
MEDICAL PHYSICS, 2020, 卷号: 47, 期号: 10, 页码: 4862-4871
作者:  Wang, Siwen;  Feng, Caizhen;  Dong, Di;  Li, Hailin;  Zhou, Jing;  Ye, Yingjiang;  Liu, Zaiyi;  Tian, Jie;  Wang, Yi
Adobe PDF(2043Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：343/47  |  提交时间：2020/09/07
disease-free survival  gastric cancer  multidetector-row computed tomography  risk stratification  radiomics  
Evaluation of Lymph Node Metastasis in Advanced Gastric Cancer Using Magnetic Resonance Imaging-Based Radiomics 期刊论文
FRONTIERS IN ONCOLOGY, 2019, 卷号: 9, 页码: 1265
作者:  Chen, Wujie;  Wang, Siwen;  Dong, Di;  Gao, Xuning;  Zhou, Kefeng;  Li, Jiaying;  Lv, Bin;  Li, Hailin;  Wu, Xiangjun;  Fang, Mengjie;  Tian, Jie;  Xu, Maosheng
Adobe PDF(1130Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：393/49  |  提交时间：2020/03/30
lymph node metastasis  magnetic resonance imaging  diffusion-weighted imaging  advanced gastric cancer  radiomics  
MR-Based Radiomics Nomogram of Cervical Cancer in Prediction of the Lymph-Vascular Space Invasion preoperatively 期刊论文
JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING, 2019, 卷号: 49, 期号: 5, 页码: 1420-1426
作者:  Li, Zhicong;  Li, Hailin;  Wang, Shiyu;  Dong, Di;  Yin, Fangfang;  Chen, An;  Wang, Siwen;  Zhao, Guangming;  Fang, Mengjie;  Tian, Jie;  Wu, Sufang;  Wang, Han
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radiomics nomogram  cervical cancer  lymph-vascular space invasion  MRI  prediction model