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标题
Advancing NSCLC pathological subtype prediction with interpretable machine learning: a comprehensive radiomics-based approach
用可解释的机器学习推进非小细胞肺癌病理亚型预测：一种基于放射组学的综合方法
相关领域
随机森林 接收机工作特性 人工智能 机器学习 特征选择 逻辑回归 支持向量机 秩相关 计算机科学 决策树 梯度升压
网址
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmed.2024.14139...
AI链接 frontiersin.org frontiersin.org nih.gov nih.govdoi.org
DOI
10.3389/fmed.2024.1413990 doi
其它 期刊：Frontiers in Medicine
作者：Bingling Kuang; Jingxuan Zhang; Mingqi Zhang; Haoming Xia; Guangliang Qiang; Jiangyu Zhang
出版日期：2024-05-22
求助人
小科蚪 在 2025-02-28 22:30:33 发布自广东，悬赏 10 积分
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