Could machine learning improve the prediction of pelvic nodal status of prostate cancer patients? Preliminary results of a pilot study

RICARDI, Umberto;
2015-01-01

2015
33
6
232
240
Machine Learning; Nodal metastases; Pelvic irradiation; Prostate cancer; Radiotherapy; Aged; Aged, 80 and over; Decision Trees; Humans; Lymphatic Metastasis; Male; Middle Aged; Pelvis; Pilot Projects; Prostatic Neoplasms; Sensitivity and Specificity; Algorithms; Artificial Intelligence; Cancer Research; Oncology; Medicine (all)
De Bari, B.; Vallati, M.; Gatta, R.; Simeone, C.; Girelli, G.; Ricardi, U.; Meattini, I.; Gabriele, P.; Bellavita, R.; Krengli, M.; Cafaro, I.; Cagna, E.; Bunkheila, F.; Borghesi, S.; Signor, M.; Di Marco, A.; Bertoni, F.; Stefanacci, M.; Pasinetti, N.; Buglione, M.; Magrini, S.M.
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