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    Predicting Risk of Post-Operative Morbidity and Mortality following Gynaecological Oncology Surgery (PROMEGO): A Global Gynaecological Oncology Surgical Outcomes Collaborative Led Study.
    Gaba, Faiza ; Mohammadi, Sara Mahvash ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-06-01), Heft 11, S. 2021-2031
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    Absolute Quantification of Pan-Cancer Plasma Proteomes Reveals Unique Signature in Multiple Myeloma.
    Kotol, David ; Woessmann, Jakob ; et al.
    In: Cancers, Jg. 15 (2023-10-01), Heft 19, S. 4764-4776
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    Prediction of a Multi-Gene Assay (Oncotype DX and Mammaprint) Recurrence Risk Group Using Machine Learning in Estrogen Receptor-Positive, HER2-Negative Breast Cancer—The BRAIN Study.
    Ji, Jung-Hwan ; Ahn, Sung Gwe ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-02-15), Heft 4, S. 774-787
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    Social Determinants of Health Data Improve the Prediction of Cardiac Outcomes in Females with Breast Cancer.
    Stabellini, Nickolas ; Cullen, Jennifer ; et al.
    In: Cancers, Jg. 15 (2023-09-15), Heft 18, S. 4630-4642
    Online academicJournal
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    Differential Diagnosis of Prostate Cancer Grade to Augment Clinical Diagnosis Based on Classifier Models with Tuned Hyperparameters.
    Alanezi, Saleh T. ; Kraśny, Marcin Jan ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-06-01), Heft 11, S. 2163-2178
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    CASCADE: Context-Aware Data-Driven AI for Streamlined Multidisciplinary Tumor Board Recommendations in Oncology.
    Daye, Dania ; Parker, Regina ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-06-01), Heft 11, S. 1975-1982
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    The Prediction of Stress in Radiation Therapy: Integrating Artificial Intelligence with Biological Signals.
    Jeong, Sangwoon ; Pyo, Hongryull ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-06-01), Heft 11, S. 1964-1980
    Online academicJournal
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    Integrating Imaging and Circulating Tumor DNA Features for Predicting Patient Outcomes.
    Magbanua, Mark Jesus M. ; Li, Wen ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-05-15), Heft 10, S. 1879-1891
    Online academicJournal
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    Clinical Prediction Models for Prognosis of Colorectal Liver Metastases: A Comprehensive Review of Regression-Based and Machine Learning Models.
    Kokkinakis, Stamatios ; Ziogas, Ioannis A. ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-05-01), Heft 9, S. 1645-1671
    Online academicJournal
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    Ability of 18 F-FDG Positron Emission Tomography Radiomics and Machine Learning in Predicting KRAS Mutation Status in Therapy-Naive Lung Adenocarcinoma.
    Zhang, Ruiyun ; Shi, Kuangyu ; et al.
    In: Cancers, Jg. 15 (2023-07-15), Heft 14, S. 3684-3697
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    Advancements in Image-Based Models for High-Grade Gliomas Might Be Accelerated.
    Frosina, Guido
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-04-15), Heft 8, S. 1566-1606
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    Prediction of Overall Disease Burden in (y)pN1 Breast Cancer Using Knowledge-Based Machine Learning Model.
    Chun, Seok-Joo ; Jang, Bum-Sup ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-04-15), Heft 8, S. 1494-1503
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    Deep-Learning-Based Predictive Imaging Biomarker Model for EGFR Mutation Status in Non-Small Cell Lung Cancer from CT Imaging.
    Mahajan, Abhishek ; Kania, Vatsal ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-03-15), Heft 6, S. 1130-1146
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    Machine Learning-Based Assessment of Survival and Risk Factors in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease-Related Hepatocellular Carcinoma for Optimized Patient Management.
    Suárez, Miguel ; Gil-Rojas, Sergio ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-03-15), Heft 6, S. 1114-1129
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    Machine Learning-Based Prediction of Glioma IDH Gene Mutation Status Using Physio-Metabolic MRI of Oxygen Metabolism and Neovascularization (A Bicenter Study).
    Stadlbauer, Andreas ; Nikolic, Katarina ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-03-15), Heft 6, S. 1102-1124
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    Evaluating Outcome Prediction via Baseline, End-of-Treatment, and Delta Radiomics on PET-CT Images of Primary Mediastinal Large B-Cell Lymphoma.
    Yousefirizi, Fereshteh ; Gowdy, Claire ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-03-15), Heft 6, S. 1090-1105
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    Artificial Intelligence Applied to Non-Invasive Imaging Modalities in Identification of Nonmelanoma Skin Cancer: A Systematic Review.
    Foltz, Emilie A. ; Witkowski, Alexander ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-02-01), Heft 3, S. 629-641
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    Machine Learning as a Tool for Early Detection: A Focus on Late-Stage Colorectal Cancer across Socioeconomic Spectrums.
    Galadima, Hadiza ; Anson-Dwamena, Rexford ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-02-01), Heft 3, S. 540-560
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    A Comprehensive Investigation of Active Learning Strategies for Conducting Anti-Cancer Drug Screening.
    Vasanthakumari, Priyanka ; Zhu, Yitan ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-02-01), Heft 3, S. 530-547
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    Machine Learning-Based Radiomic Features on Pre-Ablation MRI as Predictors of Pathologic Response in Patients with Hepatocellular Carcinoma Who Underwent Hepatic Transplant.
    Tabari, Azadeh ; D'Amore, Brian ; et al.
    In: Cancers, Jg. 15 (2023-04-01), Heft 7, S. 2058-2068
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