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2025 article

Deep learning 3D super-resolution radiomics model based on Gd-enhanced MRI for improving preoperative prediction of HCC pathological grading

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4Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. 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
Deep learning 3D super-resolution radiomics model based on Gd-enhanced MRI for improving preoperative prediction of HCC pathological grading
Date Crossref
08/07/2025
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

  • Lanzhou University Second Hospital Department of Magnetic Resonance pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Lanzhou University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Sichuan University Department of Radiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • West China Hospital of Sichuan University pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Gansu Medical MRI Equipment Application Industry Technology Center pays non établi dans la notice
    Institution
  • Gansu Province Clinical Research Center for Functional and Molecular Imaging pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • GE HealthCare MR Research pays non établi dans la notice
    Institution

Department of Magnetic Resonance — Lanzhou University Second Hospital, Lanzhou University et Department of Radiology — Sichuan University, avec 4 autres affiliations.

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

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