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2020 article

Exploring technical issues in personalized medicine: NSCLC survival prediction by quantitative image analysis—usefulness of density correction of volumetric CT data

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3Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Exploring technical issues in personalized medicine: NSCLC survival prediction by quantitative image analysis—usefulness of density correction of volumetric CT data
Date Crossref
03/03/2020
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Agostino Gemelli University Polyclinic pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Università Cattolica del Sacro Cuore pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Brescia pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS Radioterapia oncologica ed Ematologia pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Dipartimento Universitario Scienze Radiologiche ed Ematologiche pays non établi dans la notice
    Institution
  • UOC Radiologia pays non établi dans la notice
    Institution
  • Dipartimento di Scienze Cliniche e Sperimentali pays non établi dans la notice
    Établissement de santé

Agostino Gemelli University Polyclinic, Università Cattolica del Sacro Cuore et University of Brescia, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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