基于机器学习的高级别胶质瘤 MRI 放射组学是预测 CD44 表达和总生存期的有前途的工具
快速阅读: 据《Nature.com》称,本文遵循知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎4.0国际许可协议。您可以自由地在任何媒介下分享、复制和分发原文,但需标明原作者和来源并提供许可协议链接,且不得修改和用于商业用途。文中的图片和其他第三方材料同样受此协议保护,除非另有说明。如您的使用超出许可范围,请从版权所有者处获取许可。详细信息请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
本文采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎4.0国际许可协议,该协议允许任何非商业用途、分享、分发并在任何媒介或格式下复制,只要您向原作者(们)和来源提供适当的署名,并提供知识共享许可协议的链接,同时标明是否对许可材料进行了修改。根据此许可协议,您无权分享基于本文改编的材料或其部分内容。本文中的图片或其他第三方材料受知识共享许可协议保护,除非在材料的署名行中另有说明。如果材料不在本文的知识共享许可范围内,且您的使用方式超出了许可范围,您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
(以上内容均由Ai生成)