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整合外周血免疫细胞与FS-T2WI影像组学优化肝细胞癌微血管侵犯预测模型研究
更新时间：2025-12-15

    • 整合外周血免疫细胞与FS-T2WI影像组学优化肝细胞癌微血管侵犯预测模型研究

    • Study on optimizing the prediction model for microvascular invasion in hepatocellular carcinoma by integrating peripheral blood immune cells and FS-T2WI radiomics

    • “最新研究发现，将外周血免疫细胞纳入机器学习模型可显著提升预测肝细胞癌微血管侵犯的模型性能，XGBoost模型表现最佳。”
    • 肿瘤影像学   2025年34卷第4期 页码：396-404

    • DOI：10.19732/j.cnki.2096-6210.2025.04.011    

      中图分类号：

    • 收稿：2025-05-06，

      网络出版：2025-09-04，

      纸质出版：2025-08-28

    移动端阅览

  • 杨鹏飞, 高一平, 蒋明侠, 等. 整合外周血免疫细胞与FS-T2WI影像组学优化肝细胞癌微血管侵犯预测模型研究[J]. 肿瘤影像学, 2025,34(4):396-404. DOI： 10.19732/j.cnki.2096-6210.2025.04.011.

    Pengfei YANG, Yiping GAO, Mingxia JIANG, et al. Study on optimizing the prediction model for microvascular invasion in hepatocellular carcinoma by integrating peripheral blood immune cells and FS-T2WI radiomics[J]. Oncoradiology, 2025, 34(4): 396-404. DOI： 10.19732/j.cnki.2096-6210.2025.04.011.

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