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Guiding induction chemotherapy of locoregionally advanced nasopharyngeal carcinoma with ternary classification of predicted individual treatment effect Journal article
Zhiying Liang, Kit Ian Kou, Chao Luo, Shuqi Li, Yuliang Zhu, Wenjie Huang, Di Cao, Yifei Liu, Guangying Ruan, Shaobo Liang, Xi Chen, Guoyi Zhang, Lizhi Liu, Haojiang Li. Guiding induction chemotherapy of locoregionally advanced nasopharyngeal carcinoma with ternary classification of predicted individual treatment effect[J]. Radiotherapy and Oncology, 2024, 201, 110571.
Authors:  Zhiying Liang;  Kit Ian Kou;  Chao Luo;  Shuqi Li;  Yuliang Zhu; et al.
Adobe PDF | Favorite | TC[WOS]:0 TC[Scopus]:0  IF:4.9/5.4 | Submit date:2024/10/16
Nasopharyngeal Carcinoma  Induction Chemotherapy  Overall Survival  Treatment Decision-making  Predicted Individual Treatment Effect  
Deep learning-extracted CT imaging phenotypes predict response to total resection in colorectal cancer Journal article
Pan, Xiang, Cong, He, Wang, Xiaolei, Zhang, Heng, Ge, Yuxi, Hu, Shudong. Deep learning-extracted CT imaging phenotypes predict response to total resection in colorectal cancer[J]. Acta Radiologica, 2023, 64(5), 1783-1791.
Authors:  Pan, Xiang;  Cong, He;  Wang, Xiaolei;  Zhang, Heng;  Ge, Yuxi; et al.
Favorite | TC[WOS]:0 TC[Scopus]:0  IF:1.1/1.4 | Submit date:2023/06/05
Colorectal Cancer  Computed Tomography  Deep Learning  Overall Survival  Self-learning High-throughput Features  
An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics Journal article
Liu J., Lichtenberg T., Hoadley K.A., Poisson L.M., Lazar A.J., Cherniack A.D., Kovatich A.J., Benz C., Levine D.A., Lee A.V., Omberg L., Wolf D.M., Shriver C.D., Thorsson V., Caesar-Johnson S.J., Demchok J.A., Felau I., Kasapi M., Ferguson M.L., Hutter C.M., Sofia H.J., Tarnuzzer R., Wang Z., Yang L., Zenklusen J.C., Zhang J.J., Chudamani S., Liu J., Lolla L., Naresh R., Pihl T., Sun Q., Wan Y., Wu Y., Cho J., DeFreitas T., Frazer S., Gehlenborg N., Getz G., Heiman D.I., Kim J., Lawrence M.S., Lin P., Meier S., Noble M.S., Saksena G., Voet D., Zhang H., Bernard B., Chambwe N., Dhankani V., Knijnenburg T., Kramer R., Leinonen K., Liu Y., Miller M., Reynolds S., Shmulevich I., Thorsson V., Zhang W., Akbani R., Broom B.M., Hegde A.M., Ju Z., Kanchi R.S., Korkut A., Li J., Liang H., Ling S., Liu W., Lu Y., Mills G.B., Ng K.-S., Rao A., Ryan M., Wang J., Weinstein J.N., Zhang J., Abeshouse A., Armenia J., Chakravarty D., Chatila W.K., de Bruijn I., Gao J., Gross B.E., Heins Z.J., Kundra 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An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics[J]. Cell, 2018, 173(2), 400-416.e11.
Authors:  Liu J.;  Lichtenberg T.;  Hoadley K.A.;  Poisson L.M.;  Lazar A.J.; et al.
Favorite | TC[WOS]:2147 TC[Scopus]:2172 | Submit date:2019/01/16
Clinical Data Resource  Cox Proportional Hazards Regression Model  Disease-free Interval  Disease-specific Survival  Follow-up Time  Overall Survival  Progression-free Interval  Tcga  The Cancer Genome Atlas  Translational Research