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介入放射学杂志2010年9月第19卷第9期J Intervent
Radiol
2010,
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介入放射学杂志2010年9月第19卷第9期J Intervent Radiol 2010,
puca7q
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breast cancer phenotype influences mri response evaluation after neoadjuvant chemotherapy.[2019][eur j
radiol
]
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breast cancer phenotype influences mri response evaluation after neoadjuvant chemotherapy.[2019][eur j radiol]
163667721
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imaging of hepatic hemangioma_ from a to z.[2020][abdom
radiol
(ny)]
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imaging of hepatic hemangioma_ from a to z.[2020][abdom radiol (ny)]
崔亚杰
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fully automatic segmentation of type b aortic dissection from cta images enabled by deep learning.[2019][eur j
radiol
]
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fully automatic segmentation of type b aortic dissection from cta images enabled by deep learning.[2019][eur j radiol]
cyjdoctor
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long-term follow-up of persistent pulmonary pure ground-glass nodules with deep learning-assisted nodule segmentation.[2020][eur
radiol
]
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CHESTLong-termfollow-up persistentpulmonary pure ground-glassnodules deeplearning–assisted nodule se
pubmed001
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dual-energy ct-based deep learning radiomics can improve lymph node metastasis risk prediction for gastric cancer.[2020][eur
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GASTROINTESTINALDual-energyCT–based deep learning radiomics can improve lymphnode metastasis risk pr
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the ultrasonic whirlpool sign combined with plasma d-dimer level in adnexal torsion.[2018][eur j
radiol
][10.1016_j.ejrad.2018.08.025]
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the ultrasonic whirlpool sign combined with plasma d-dimer level in adnexal torsion.[2018][eur j radiol][10.1016_j.ejrad.2018.08.025]
崔亚杰
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the cluster of black pearls sign of sarcoid lymphadenopathy a new sign on thin-section contrast-enhanced multidetector ct.[2017][clin
radiol
][10.10
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