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肺腺癌切除后的复发模式和病人预后因CT磨玻璃样密度影而异
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国际医学放射学杂志 2023年 第4期 480-480页
作者： s.park s.M.Lee J.Choe s.Choi K.H.Do J.B.seo 周扬云
摘要 尽管已知具有磨玻璃样密度影（GGO）的肺腺癌具有明显的特征，但关于已切除肺腺癌的复发模式和病人预后是否因CT所示GGO的存在而有不同的数据尚有限。目的
来源： 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
LI-RADs治疗反应算法对肝细胞癌的诊断效能：增加的辅助MRI特征与CT和MRI强化模式比较
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国际医学放射学杂志 2020年 第6期 733-733页
作者： 张斌斌 s.park I.Joo D.H.Lee J.s.Bae J.Yoo s.W.Kim Department of Radiology Seoul National University Hospital
摘要肝脏影像报告和数据系统中治疗反应(LR-TR)算法是基于强化模式对肝细胞癌(HCC)的局部治疗(LRT)反应进行评估,增加的MRI辅助特征(AF)的应用价值有待研究。
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CT预测新辅助治疗下胰腺癌切除术后切缘阴性的准确性:系统综述及Meta分析
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国际医学放射学杂志 2021年 第4期44卷 490-490页
作者： s.park J.K.Jang J.H.Byun J.H.Kim s.s.Lee H.J.Kim 孙羽
摘要目的系统评价新辅助治疗后 CT 预测可切除性胰腺导管腺癌(PDAC)切缘阴性(R0)的诊断准确性。方法在Pub Med、EMBAsE 和 Cochrane 数据库中检索 2020 年 2 月 24
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肺腺癌病人胸部CT深度学习生存预测模型的组织病理学基础
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国际医学放射学杂志 2023年 第1期46卷 107-107页
作者： J.G.Nam s.park C.M.park Y.K.Jeon D.H.Chung J.M.Goo 王天灏
摘要 一种基于CT的术前深度学习预测模型,能评估肺腺癌切除后的无病生存率。但是深度学习的黑盒特性阻碍了对其结果的解释。目的 提供支持深度学习生存预测模型的
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应用基于深度学习的计算机辅助检测系统在穿刺活检后的胸片上诊断气胸
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国际医学放射学杂志 2019年 第6期 751-751页
作者： s.park s.M.Lee N.Kim J.Choe Y.W.Cho K.H.Do 朱逸峰 Department of Radiology and Research Institute of Radiology Asan Medical Center College of Medicine University of Ulsan
摘要目的回顾性评价卷积神经网络(CNN)模型在经皮肺穿刺活检(PTNB)后的胸片中检测气胸的诊断效能。材料与方法本研究使用完整的26层You Only Look Once模型
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利用双能量CT参数鉴别甲状腺癌病人肺转移瘤和良性肺结节
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国际医学放射学杂志 2022年 第3期 366-366页
作者： T.Ha W.Kim J.Cha Y.Lee H.seo s.park 于子川
摘要 目的 探讨双能量CT(DECT)定量特征在鉴别甲状腺癌肺转移瘤和良性肺结节的重要性。方法 该项回顾性研究从机构数据库中提取63例经病理证实的甲状腺癌病
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计算机辅助CT影像特点对肺内小结节的早期肺癌诊断的额外价值:一个配对病例对照研究
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国际医学放射学杂志 2018年 第2期 221-221页
作者： P.Huang s.park R.Yan J.Lee L.C.Chu C.T.Lin 范然 Department of Oncology Johns Hopkins University School of Medicine
摘要目的与胸部放射医师人工阅片相比,检测计算机辅助诊断(CAD)处理是否可以提高肺癌筛查中肺内小结节的阳性预测值(PPV)以及降低假阳性率。材料与方法选择
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首诊非小细胞肺癌脑转移预测因子的鉴别：一项单中心队列研究
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国际医学放射学杂志 2022年 第2期 245-245页
作者： s.park s.M.Lee Y.Ahn M.Kim C.H.suh K.H.Do 麻足里伟
摘要 目的 根据首诊非小细胞肺癌（NsCLC）是否可切除分为2组并分析其临床和胸部CT分期特征对预测脑转移的作用。方法 回顾性分析2017年11月—2018年10月首
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大鼠妊娠期补偿性营养摄取可以刺激乳腺发育和哺乳潜力
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饲料工业 2005年 第2期26卷 9-9页
作者： Hyung H.Kim Chung s.park
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Author Correction:The chromosome-level quality genome provides insights into the evolution of the biosynthesis genes for aroma compounds of Osmanthus fragrans
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Horticulture Research 2019年 第1期6卷 1103-1103页
作者： Xiulian Yang Yuanzheng Yue Haiyan Li Wenjie Ding Gongwei Chen Tingting shi Junhao Chen Min s.park Fei Chen Lianggui Wang Co-Innovation Center for sustainable Forestry in southern China Nanjing Forestry UniversityNanjingChina College of Landscape Architecture Nanjing Forestry UniversityNanjingChina state Key Laboratory of Ecological Pest Control for Fujian and Taiwan Crops Fujian Agriculture and Forestry UniversityFuzhouChina Nextomics Bioscience Institute WuhanChina
since the publication of this article,the authors have noticed that the NCBI accession number is missing from article.
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