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A clinical–radiomics model based on noncontrast computed tomography to predict hemorrhagic transformation after stroke by machine learning: a multicenter study
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作者
Huanhuan Ren,
Haojie Song,
Jingjie Wang,
Hua Xiong,
Bangyuan Long,
Meilin Gong,
Jiayang Liu,
Zhanping He,
Li Liu,
Xili Jiang,
Lifeng Li,
Hanjian Li,
Shaoguo Cui,
Yongmei Li
出处
期刊：
Insights Into Imaging
[Springer Nature]
日期：2023-03-29
卷期号：14 (1): 52-52
被引量：31
链接
springeropen.com
springeropen.com
nih.gov
nih.gov
nih.gov
doaj.org
doi.org
标识
DOI：10.1186/s13244-023-01399-5
摘要
The proposed clinical-radiomics model is a dependable approach that could provide risk assessment of HT for patients who receive IVT after stroke.
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