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178P Explainable radiomics, machine and deep learning models to predict immune-checkpoint inhibitor treatment efficacy in advanced non-small cell lung cancer patients / Provenzano, L.; Favali, M.; Mazzeo, L.; Spagnoletti, A.; Giani, C.; Calareso, G.; Ruggirello, M.; Greco, F. G.; Vigorito, R.; Occhipinti, M.; Brambilla, M.; Manglaviti, S.; Proto, C.; Lo Russo, G.; Trovò, F.; De Braud, F. G. M.; Ganzinelli, M.; Pedrocchi, A.; Miskovic, V.; Prelaj, A.. - In: ANNALS OF ONCOLOGY. - ISSN 0923-7534. - 34:(2023). [10.1016/j.annonc.2023.09.2902]
178P Explainable radiomics, machine and deep learning models to predict immune-checkpoint inhibitor treatment efficacy in advanced non-small cell lung cancer patients
Provenzano, L.;Favali, M.;Mazzeo, L.;Spagnoletti, A.;Giani, C.;Calareso, G.;Ruggirello, M.;Greco, F. G.;Vigorito, R.;Occhipinti, M.;Brambilla, M.;Manglaviti, S.;Proto, C.;Lo Russo, G.;Trovò, F.;De Braud, F. G. M.;Ganzinelli, M.;Pedrocchi, A.;Miskovic, V.;Prelaj, A.
01 Pubblicazione su rivista::01h Abstract in rivista
178P Explainable radiomics, machine and deep learning models to predict immune-checkpoint inhibitor treatment efficacy in advanced non-small cell lung cancer patients / Provenzano, L.; Favali, M.; Mazzeo, L.; Spagnoletti, A.; Giani, C.; Calareso, G.; Ruggirello, M.; Greco, F. G.; Vigorito, R.; Occhipinti, M.; Brambilla, M.; Manglaviti, S.; Proto, C.; Lo Russo, G.; Trovò, F.; De Braud, F. G. M.; Ganzinelli, M.; Pedrocchi, A.; Miskovic, V.; Prelaj, A.. - In: ANNALS OF ONCOLOGY. - ISSN 0923-7534. - 34:(2023). [10.1016/j.annonc.2023.09.2902]
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1692624
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
