Could machine learning improve the prediction of pelvic nodal status of prostate cancer patients? Preliminary results of a pilot study

B. De Bari, M. Vallati, R. Gatta, C. Simeone, G. Girelli, U. Ricardi, I. Meattini, P. Gabriele, R. Bellavita, M. Krengli, I. Cafaro, E. Cagna, F. Bunkheila, S. Borghesi, M. Signor, A. Di Marco, F. Bertoni, M. Stefanacci, N. Pasinetti, M. BuglioneS. M. Magrini

Risultato della ricerca: Contributo su rivistaArticolo in rivistapeer review

Fingerprint

Entra nei temi di ricerca di 'Could machine learning improve the prediction of pelvic nodal status of prostate cancer patients? Preliminary results of a pilot study'. Insieme formano una fingerprint unica.

Keyphrases

Computer Science

Agricultural and Biological Sciences