A machine learning‐assisted decision‐support model to better identify patients with prostate cancer requiring an extended pelvic lymph node dissection
Objectives To develop a machine learning (ML)‐assisted model to identify candidates for extended pelvic lymph node dissection (ePLND) in prostate cancer by integrating clinical, biopsy, and precisely defined magnetic resonance imaging (MRI) findings. Patients and Methods In all, 248 patients treated...
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Veröffentlicht in: | BJU international 2019-12, Vol.124 (6), p.972-983 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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