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Survival prediction for oral tongue cancer patients via probabilistic genetic algorithm optimized neural network models

机译：通过概率遗传算法对口腔舌癌患者的生存预测优化神经网络模型

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High throughput pre-treatment imaging features may predict radiation treatment outcome and guide individualized treatment in radiotherapy (RT). Given relatively small patient sample (as compared with high dimensional imaging features), identifying potential prognostic imaging biomarkers is typically challenging. We aimed to develop robust machine learning methods for patient survival prediction using pre-treatment quantitative CT image features for a subgroup of head-and-neck cancer patients.

机译：高通量预处理成像特征可以预测放射治疗结果并在放射治疗（RT）中的个体化治疗。给定相对小的患者样品（与高尺寸成像特征相比），鉴定潜在的预后成像生物标志物通常是具有挑战性的。我们旨在为使用前颈癌患者的亚组进行预处理定量CT图像特征，为患者存活预测制定强大的机器学习方法。

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期刊名称 The British Journal of Radiology
作者
Xiaoying Pan; Ting Zhang; QingPing Yang; Di Yang; Jean-Claude Rwigema; X. Sharon Qi;
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作者单位

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年(卷),期 2020(-1),-1
年度 2020
页码 -1
总页数 10
原文格式 PDF
正文语种
中图分类放射医学;影像诊断学;
关键词

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