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  1. Detailansicht für Treffer 1 öffnen
    Machine learning-based integration develops an immunogenic cell death-derived lncRNA signature for predicting prognosis and immunotherapy response in lung adenocarcinoma.
    Sun, J ; Guo, H ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 14 (2024-05-22), Heft 1, S. 11724
    Online academicJournal
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    Explainable artificial intelligence (XAI) for exploring spatial variability of lung and bronchus cancer (LBC) mortality rates in the contiguous USA.
    Ahmed, ZU ; Sun, K ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-12-16), Heft 1, S. 24090
    Online academicJournal
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    Cancer-associated fibroblasts are associated with poor prognosis in solid type of lung adenocarcinoma in a machine learning analysis.
    Min, KW ; Kim, DH ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-08-18), Heft 1, S. 16779
    Online academicJournal
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    Novel gene signatures for stage classification of the squamous cell carcinoma of the lung.
    Juarez-Flores, A ; Zamudio, GS ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-03-01), Heft 1, S. 4835
    Online academicJournal
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    The major effects of health-related quality of life on 5-year survival prediction among lung cancer survivors: applications of machine learning.
    Sim, JA ; Kim, YA ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 10 (2020-07-01), Heft 1, S. 10693
    Online academicJournal
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    Early symptoms and sensations as predictors of lung cancer: a machine learning multivariate model.
    Levitsky, A ; Pernemalm, M ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 9 (2019-11-11), Heft 1, S. 16504
    Online academicJournal
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    A Super-Learner Model for Tumor Motion Prediction and Management in Radiation Therapy: Development and Feasibility Evaluation.
    Lin, H ; Zou, W ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 9 (2019-10-16), Heft 1, S. 14868
    Online academicJournal
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    An explainable machine learning framework for lung cancer hospital length of stay prediction.
    Alsinglawi, B ; Alshari, O ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-01-12), Heft 1, S. 607
    Online academicJournal
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    Machine Learning methods for Quantitative Radiomic Biomarkers.
    Parmar, C ; Grossmann, P ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 5 (2015-08-17), S. 13087
    Online academicJournal
    Zugriff:
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