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Using High-Repeatable Radiomic Features Improves the Cross-Institutional Generalization of Prognostic Model in Esophageal Cancer Receiving Definitive Chemoradiotherapy

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文献详情

资源类型：
WOS体系：

收录情况： ◇ SCIE ◇ CPCI(ISTP)

作者：
Gong, J.[1] * ; Wang, Q.[2] ; Cai, J.[3] ; Zhao, L.[4] ;
机构： [1]Air Force Med Univ, Xijing Hosp, Dept Radiat Oncol, Xian, Peoples R China [2]Univ Elect Sci & Technol China, Radiat Oncol Key Lab Sichuan Prov, Sichuan Canc Hosp & Inst, Dept Radiat Oncol,Sichuan Canc Ctr,Sch Med, Chengdu, Peoples R China [3]Hong Kong Polytech Univ, Dept Hlth Technol & Informat, Hong Kong, Peoples R China [4]Fourth Mil Med Univ, Xijing Hosp, Dept Radiat Oncol, Xian, Peoples R China
出处：
ISSN：
语种：
外文
WOS：
中科院(CAS)分区：
出版当年[2024]版：
无
最新[2023]版：
大类 | 1 区 医学
小类 | 2 区 肿瘤学 2 区 核医学
JCR分区：
出版当年[2024]版：
无
最新[2023]版：
Q1 ONCOLOGY Q1 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING

影响因子： 最新[2023版] 最新五年平均 出版当年[2023版] 出版当年五年平均 出版前一年[2023版]

第一作者：
第一作者机构： [1]Air Force Med Univ, Xijing Hosp, Dept Radiat Oncol, Xian, Peoples R China
推荐引用方式(GB/T 7714)：
Gong J.,Wang Q.,Cai J.,et al.Using High-Repeatable Radiomic Features Improves the Cross-Institutional Generalization of Prognostic Model in Esophageal Cancer Receiving Definitive Chemoradiotherapy[J].INTERNATIONAL JOURNAL OF RADIATION ONCOLOGY BIOLOGY PHYSICS.2024,120(2):E626-E626.
APA：
Gong, J.,Wang, Q.,Cai, J.&Zhao, L..(2024).Using High-Repeatable Radiomic Features Improves the Cross-Institutional Generalization of Prognostic Model in Esophageal Cancer Receiving Definitive Chemoradiotherapy.INTERNATIONAL JOURNAL OF RADIATION ONCOLOGY BIOLOGY PHYSICS,120,(2)
MLA：
Gong, J.,et al."Using High-Repeatable Radiomic Features Improves the Cross-Institutional Generalization of Prognostic Model in Esophageal Cancer Receiving Definitive Chemoradiotherapy".INTERNATIONAL JOURNAL OF RADIATION ONCOLOGY BIOLOGY PHYSICS 120..2(2024):E626-E626

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