发布文献求助
待确认
  • 文献求助详情
标题
CT-based machine learning radiomics predicts CCR5 expression level and survival in ovarian cancer
基于CT的机器学习放射组学预测卵巢癌CCR5表达水平和生存率
相关领域
接收机工作特性 列线图 Lasso（编程语言） 无线电技术 卵巢癌 特征选择 肿瘤科 医学 内科学 神经组阅片室 癌症 人工智能 放射科 计算机科学 精神科 万维网 神经学
网址
https://link.springer.com/content/pdf/10.1186/s13048-022-010...
AI链接 biomedcentral.com biomedcentral.com nih.gov researchsquare.com nih.govdoi.org
DOI
10.1186/s13048-022-01089-8 doi
其它 期刊：Journal of Ovarian Research
作者：Sheng Wan; Tianfan Zhou; Ronghua Che; Ying Li; Jing Peng; et al
出版日期：2023-01-03
求助人
小小郭 在 2024-12-25 23:57:56 发布自美国，悬赏 10 积分
下载
 
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
上个求助
下个求助
相关文献
  1. Development and Validation of an MRI-based Radiomics Nomogram for Assessing Deep Myometrial Invasion...
  2. A Monte Carlo resampling based multiple feature-spaces ensemble (MFE) strategy for consistency-enhan...
  3. TSPLASSO: A Two-Stage Prior LASSO Algorithm for Gene Selection Using Omics Data
  4. Sind statistische Vorhersagemodelle aus den USA auf deutsche Patienten übertragbar?
  5. A radiomics nomogram for preoperatively predicting prognosis of patients in hepatocellular carcinoma
  6. Ensemble Feature Selection Methods for a Better Regularization of the Lasso Estimate in P >&#...
  7. Comparison of Feature Selection Methods and Machine Learning Classifiers with CT Radiomics-Based Fea...
  8. Cluster feature selection in high-dimensional linear models
  9. Adaptive lasso for accelerated hazards models
  10. Comparison of Feature Selection Methods Based on Lasso
　...点击展开更多...　
求助 / 应助时间线

  • 请等待求助人确认

    已经有人上传了文献，该状态下其他人无法上传，请等待求助人确认该文件是否是他需要的。
    如果求助人在 48 小时内还未确认，系统默认应助成功，本求助将自动关闭。

  • 12小时前

    领导范儿 领导范儿 Lv11 上传了文件

    待审核 CT-based machine learning radiomics predicts CCR5 expression level and survival in ovarian cancer.pdf (3.49 MB)

  • 12小时前

    科研通AI2.0 科研通AI2.0 机器人 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载

    23:58:02 未找到该文献，机器人已退出，请等待人工下载
    23:57:58 科研通AI机器人（美国 洛杉矶）收到请求，开始寻找文献
    23:57:56 已向机器人发送请求

  • 12小时前

    小小郭 小小郭 求助人 Lv2 发起了本次求助

更新
大幅提高文件上传限制，最高150M (2024-4-1)
科研通是完全免费的文献互助平台，具备全网最快的应助速度，最高的求助完成率。 对每一个文献求助，科研通都将尽心尽力，给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
Solitude发布了新的文献求助20
3秒前
科研王完成签到 ，获得积分10
3秒前
3秒前
5秒前
田様的应助被多情紫霜采纳，获得10
5秒前
木木完成签到，获得积分10
5秒前
科研通AI2S的应助被weiwei采纳，获得40
6秒前
小柒发布了新的文献求助10
7秒前
依妍发布了新的文献求助10
7秒前
精明火完成签到，获得积分10
8秒前
diode完成签到，获得积分10
9秒前
haohaohao完成签到，获得积分20
10秒前
地精术士完成签到，获得积分10
10秒前
XYZ发布了新的文献求助10
11秒前
异丙肾上腺素完成签到 ，获得积分10
13秒前
14秒前
陶醉书包完成签到 ，获得积分10
16秒前
杳鸢的应助被kuxingzhe1993采纳，获得200
18秒前
19秒前
111发布了新的文献求助10
19秒前
dachong发布了新的文献求助10
20秒前
一枚研究僧的应助被仁爱钢笔采纳，获得50
21秒前
哈哈哈完成签到，获得积分10
21秒前
XYZ完成签到，获得积分10
21秒前
22秒前
土豆完成签到，获得积分10
23秒前
在水一方的应助被Revovler采纳，获得10
24秒前
24秒前
Ledger完成签到，获得积分10
26秒前
杳鸢的应助被kuxingzhe1993采纳，获得200
27秒前
多情紫霜关注了科研通微信公众号
27秒前
27秒前
28秒前
FW完成签到，获得积分10
28秒前
28秒前
29秒前
30秒前
精明火发布了新的文献求助10
30秒前
dachong完成签到，获得积分10
32秒前
高分求助中
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 890
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 800
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 800
Fundamentals of Dispersed Multiphase Flows 500
热门求助领域 （近24小时）
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号，转发送积分 3258135
求助须知：如何正确求助？哪些是违规求助？ 2899933
关于积分的说明 8308256
捐赠科研通 2569175
什么是DOI，文献DOI怎么找？ 1395555
科研通“疑难数据库（出版商）”最低求助积分说明 653117
邀请新用户注册赠送积分活动 630990
Copyright © 2020-2025 AbleSci.COM, 科研通, All Right Reserved
科研通是非营利科研互助平台，不忘初心，为科研助力
本站互助的所有文件仅供个人学习研究用，禁止任何人把求助的所得文献进行盈利或传播
版权声明 关于本站 捐赠本站 提交工单 客服中心
皖ICP备2024041134号-1 皖公网安备34019202002308
科研通【文献互助QQ群】：如果您有特殊求助，或发布求助超过24小时未得到应助，可加群求助，群号：941272744【点击一键加群】
科研通【志愿服务QQ群】：如果您热爱文献互助，有热心愿意为更多人服务，请加入小伙伴群，点击申请加入
关注微信服务号
科研通