A Deep Learning Approach Validates Genetic Risk Factors for Late Toxicity After Prostate Cancer Radiotherapy in a REQUITE Multi-National Cohort

  1. Massi, M.C.
  2. Gasperoni, F.
  3. Ieva, F.
  4. Paganoni, A.M.
  5. Zunino, P.
  6. Manzoni, A.
  7. Franco, N.R.
  8. Veldeman, L.
  9. Ost, P.
  10. Fonteyne, V.
  11. Talbot, C.J.
  12. Rattay, T.
  13. Webb, A.
  14. Symonds, P.R.
  15. Johnson, K.
  16. Lambrecht, M.
  17. Haustermans, K.
  18. De Meerleer, G.
  19. de Ruysscher, D.
  20. Vanneste, B.
  21. Van Limbergen, E.
  22. Choudhury, A.
  23. Elliott, R.M.
  24. Sperk, E.
  25. Herskind, C.
  26. Veldwijk, M.R.
  27. Avuzzi, B.
  28. Giandini, T.
  29. Valdagni, R.
  30. Cicchetti, A.
  31. Azria, D.
  32. Jacquet, M.-P.F.
  33. Rosenstein, B.S.
  34. Stock, R.G.
  35. Collado, K.
  36. Vega, A.
  37. Aguado-Barrera, M.E.
  38. Calvo, P.
  39. Dunning, A.M.
  40. Fachal, L.
  41. Kerns, S.L.
  42. Payne, D.
  43. Chang-Claude, J.
  44. Seibold, P.
  45. West, C.M.L.
  46. Rancati, T.
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Revista:
Frontiers in Oncology

ISSN: 2234-943X

Ano de publicación: 2020

Volume: 10

Tipo: Artigo

DOI: 10.3389/FONC.2020.541281 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso aberto editor
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