To investigate survival outcomes and recurrence patterns using machine learning in patients with salivary gland malignant tumor (SGMT) undergoing adjuvant chemoradiotherapy (CRT).

Prediction of recurrence by Machine learning in salivary gland cancer patients after adjuvant (chemo)radiotherapy / DE Felice, Francesca; Valentini, Valentino; DE Vincentiis, Marco; DI Gioia, Cira Rosaria Tiziana; Musio, Daniela; Tummulo, Aida Angela; Ricci, Ludovica Isabella; Converti, Valeria; Mezi, Silvia; Messineo, Daniela; Tenore, Gianluca; Della Monaca, Marco; Ralli, Massimo; Vullo, Francesco; Botticelli, Andrea; Brauner, Edoardo; Priore, Paolo; Romeo, Umberto; Marchetti, Paolo; Della Rocca, Carlo; Polimeni, Antonella; Tombolini, Vincenzo. - In: IN VIVO. - ISSN 0258-851X. - 35:6(2021), pp. 3355-3360. [10.21873/invivo.12633]

Prediction of recurrence by Machine learning in salivary gland cancer patients after adjuvant (chemo)radiotherapy

DE Felice, Francesca
Primo
;
Valentini, Valentino
Secondo
;
DE Vincentiis, Marco;DI Gioia, Cira Rosaria Tiziana;Converti, Valeria;Mezi, Silvia;Messineo, Daniela;Tenore, Gianluca;Della Monaca, Marco;Ralli, Massimo;Vullo, Francesco;Botticelli, Andrea;Brauner, Edoardo;Priore, Paolo;Umberto, Romeo;Marchetti, Paolo;Della Rocca, Carlo;Polimeni, Antonella
Penultimo
;
Tombolini, Vincenzo
Ultimo
2021

Abstract

To investigate survival outcomes and recurrence patterns using machine learning in patients with salivary gland malignant tumor (SGMT) undergoing adjuvant chemoradiotherapy (CRT).
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