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Interpretable deep learning insights: Unveiling the role of 1 Gy volume on lymphopenia after radiotherapy in breast cancer

放射治疗 乳腺癌 体积热力学 医学 癌症 肿瘤科 内科学 物理 量子力学
作者
Fang Chen,Ping Zhou,Ge Ren,Eric K W Lee,Qin Liu,Yuanyuan Shen,Yang Wang,Aya El Helali,Jian-Yue Jin,Pingfu Fu,Wei Dai,Anne W.M. Lee,Sheng Wang,Feng‐Ming Kong
出处
期刊：Radiotherapy and Oncology [Elsevier]
日期：2024-05-19 卷期号：197: 110333-110333 被引量：1
链接
nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1016/j.radonc.2024.110333
摘要
Lymphopenia is known for its significance on poor survivals in breast cancer patients. Considering full dosimetric data, this study aimed to develop and validate predictive models for lymphopenia after radiotherapy (RT) in breast cancer.
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