影像组学在肺癌中的应用现状与存在问题(5)
[24] Lafata KJ，Hong JC，Geng R，et al. Association of pre-treatment radiomic features with lung cancer recurrence following stereotactic body radiation therapy[J]. Phys Med Biol，2019，64(2)：1-14.
[25] Lee G，Park H，Sohn I，et al. Comprehensive computed tomography radiomics analysis of lung adenocarcinoma for prognostication[J]. Oncologist，2018，23(7)：806-813.
[26] Bianconi F，Fravolini ML，Bello-Cerezo R，et al. Evaluation of shape and textural Features from CT as prognostic biomarkers in non-small cell lung cancer[J]. Anticancer Res，2018 ，38(4)：2155-2160.
[27] Hosny A，Parmar C，Coroller TP，et al. Deep learning for lung cancer prognostication： A retrospective multi-cohort radiomics study[J]. PLoS Med，2018，15(11)：1-25.
[28] Chaddad A，Desrosiers C，Toews M，et al. Predicting survival time of lung cancer patients using radiomic analysis[J].Oncotarget，2017，8(61)：104393-104407.
[29] 吳珊珊，沈桂权，高波. 肺癌影像组学研究进展[J]. 中华放射学杂志，2017，51(12)：986-989.
[30] 仇清涛，段敬豪，巩贯忠，等. 影像组学可重复性问题研究进展[J]. 中华放射肿瘤学杂志，2018，27(3)：327-330.
[31] 李双双，侯震，刘娟，等. 影像组学分析与建模工具综述[J]. 中国医学物理学杂志，2018，35(9)：1043-1049., http://www.100md.com(杨虹 江海涛 邵国良)
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