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[GetTopicListResponse(id=2181253, encodeId=3da6218125345, content=<a href='/topic/show?id=7d806121594' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器学习#</a> <a href='/topic/show?id=eb7b1099423e' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#数字孪生#</a>, objectTitle=【协和医学杂志】医学数字孪生方法及其应用, objectType=article, longId=809234, objectId=42b18092348f, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/Random/doctor-filling-form-U2MAYRK.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=42b18092348f, replyNumber=0, likeNumber=26, createdTime=2024-01-13, rootId=0, userName=梅斯管理员, userId=cade5395722, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=陕西省, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=42b18092348f, moduleTitle=【协和医学杂志】医学数字孪生方法及其应用, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=42b18092348f)], followStatus=false, userIsMember=false, type=null, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=2180118, encodeId=f21c218011812, content=<a 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href='/topic/show?id=7d806121594' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器学习#</a>与<a href='/topic/show?id=d8dbe130197' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#癌症#</a>, objectTitle=AI机器学习预测癌症患者对免疫治疗的疗效反应, objectType=article, longId=299356, objectId=96b729935689, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/images/20220218/7024c895744c49b8806d212aa751af57.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=96b729935689, replyNumber=0, likeNumber=87, createdTime=2022-05-17, rootId=0, userName=赛华佗, userId=7a3710, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=96b729935689, moduleTitle=AI机器学习预测癌症患者对免疫治疗的疗效反应, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=96b729935689)], followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=1071684, encodeId=53f310e16840e, content=<a href='/topic/show?id=7d806121594' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器学习#</a>, objectTitle=Diabetes Care：机器学习优化糖尿病和冠心病的亚型, objectType=article, longId=219604, objectId=bc0321960432, topicUrl=null, isHasObj=0, objectCover=https://img.medsci.cn/2021111/1635747213990_2299762.jpg, objectUrl=/article/show_article.do?id=bc0321960432, replyNumber=0, likeNumber=120, createdTime=2021-11-19, rootId=0, userName=病毒猎手, userId=a33789389, projectId=1, avatar=, status=1, hasArticle=1, attachment=null, ipAttribution=, moduleDTOList=[ModuleDTO(moduleId=bc0321960432, moduleTitle=Diabetes Care：机器学习优化糖尿病和冠心病的亚型, moduleType=article, hrefUrl=https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=bc0321960432)], followStatus=false, userIsMember=false, type=1, lengthMark=0), GetTopicListResponse(id=1071683, encodeId=e55c10e16834c, content=<a href='/topic/show?id=7d806121594' target=_blank style='color:#2F92EE;'>#机器学习#</a>, objectTitle=JPD ：机器学习，辅助帕金森疾病预测, objectType=article, longId=218875, objectId=88fc2188e565, topicUrl=null, isHasObj=0, 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机器学习

2020-05-29

梅斯管理员 (审核中...)

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#机器学习# #数字孪生#

【协和医学杂志】医学数字孪生方法及其应用

2024-01-13发表于陕西省

梅斯管理员 (审核中...)

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#机器学习# #脂肪肝病# #动脉颈动脉斑块#

使用机器学习和逻辑回归进行组合，预测接受健康体检的540万名脂肪肝病患者动脉颈动脉斑块风险

2024-01-08发表于陕西省

梅斯管理员 (审核中...)

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#机器学习# #肝脏移植# #ERAS途径#

Journal of Liver Transplantation：一个简单的机器学习衍生规则以促进肝脏移植中的ERAS途径

2024-01-03发表于上海

梅斯管理员 (审核中...)

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#机器学习# #铜绿假单胞菌# #夫西地酸#

2023-11-30发表于上海

梅斯管理员 (审核中...)

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#胰腺癌# #机器学习# #放射组学# #多参数MRI#

Academic Radiology：基于多参数MRI和机器学习的放射组学模型在胰腺癌患者术前风险评估中的应用！

2023-11-18发表于上海

yangchou (审核中...)

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全文收起 #机器学习#三维（3D）时间分辨相位对比心脏磁共振（CMR）成像（4D血流CMR）是一种允许对感兴趣容积内3个正交方向的时间分辨血流速度进行量化的序列。在主动脉疾病方面，四维血流CMR是最有前途的应用之一，有助于识别与主动脉扩张和二尖瓣（BAV）、遗传性主动脉疾病、退行性动脉瘤和主动脉僵硬度。在可以得出的各种流动特征中，壁面剪切应力（WSS）和旋转流动具有突出的价值。前者与主动脉壁退化有关，并可预测BAV未来动脉瘤扩张的速度，而后者在BAV和其他情况下显示出相关性。尽管四维血流CMR的附加价值越来越明显，但由于需要耗时的预处理步骤，在临床实践中的应用受到了阻碍。

2022-11-23

循证小兵 (审核中...)

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#机器学习##骨肿瘤#

European Radiology：基于x线组学的骨良恶肿瘤的机器学习模型

2022-08-28

赛华佗 (审核中...)

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#机器学习#与#癌症#

AI机器学习预测癌症患者对免疫治疗的疗效反应

2022-05-17

病毒猎手 (审核中...)

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#机器学习#

Diabetes Care：机器学习优化糖尿病和冠心病的亚型

2021-11-19

病毒猎手 (审核中...)

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#机器学习#

JPD ：机器学习，辅助帕金森疾病预测

2021-11-19

小小医者 (审核中...)

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#机器学习#未来应用会越来越广，#人工智能#

JAMA Psychiatry：机器学习法识别自杀未遂风险因素

2021-07-30

lovetcm (审核中...)

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#机器学习#处理#缺失值#方法

机器学习中处理缺失值的9种方法

2020-10-31

lovetcm (审核中...)

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#机器学习#用于#骨髓增生异常综合征#的形态学与基因型之间的关联分析，相对而言，会比经典的#主成分分析#更为有效，尤其是大样本时候。值得借鉴。

Blood：机器学习揭示MDS基因型和形态学特征的相关性

2020-09-28

Jessica (审核中...)

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高白质增生体积与65岁后淀粉样蛋白β（Aβ）阳性的可能性增加一倍有关。科技越来越进步了，#机器学习#在医学上很有前景啊！

Alzheimer's & Dementia：iSTAGING联盟：机器学习揭示大脑老化、白质疾病、淀粉样蛋白负担和认知之间的联系

2020-09-16

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