بدائل البحث:
guided optimization » based optimization (توسيع البحث), model optimization (توسيع البحث)
aging optimization » drawing optimization (توسيع البحث), joint optimization (توسيع البحث), acid optimization (توسيع البحث)
binary hastv » binary health (توسيع البحث), binary data (توسيع البحث), binary mask (توسيع البحث)
image aging » image 1_aging (توسيع البحث), image 2_aging (توسيع البحث), image 3_aging (توسيع البحث)
guided optimization » based optimization (توسيع البحث), model optimization (توسيع البحث)
aging optimization » drawing optimization (توسيع البحث), joint optimization (توسيع البحث), acid optimization (توسيع البحث)
binary hastv » binary health (توسيع البحث), binary data (توسيع البحث), binary mask (توسيع البحث)
image aging » image 1_aging (توسيع البحث), image 2_aging (توسيع البحث), image 3_aging (توسيع البحث)
-
1
-
2
-
3
DataSheet_1_Multi-Parametric MRI-Based Radiomics Models for Predicting Molecular Subtype and Androgen Receptor Expression in Breast Cancer.docx
منشور في 2021"…We applied several feature selection strategies including the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and recursive feature elimination (RFE), the maximum relevance minimum redundancy (mRMR), Boruta and Pearson correlation analysis, to select the most optimal features. We then built 120 diagnostic models using distinct classification algorithms and feature sets divided by MRI sequences and selection strategies to predict molecular subtype and AR expression of breast cancer in the testing dataset of leave-one-out cross-validation (LOOCV). …"