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초록 배경: 여러 유전자 발현 기반 검사들이 유방암(BC) 환자의 예후 및 치료 결정에 정보를 제공하는 데 검증되었지만, 기술적 복잡성과 비용 때문에 특히 대표성이 부족하고 자원이 제한된 환경에서는 도입이 어려웠다. 본 연구에서는 표준 헤마톡실린과 에오신(Hematoxylin and Eosin) 염색 슬라이드에 대한 머신러닝 기반 특징을 탐색하였다 (p<0.0001), 그리고 검증 세트 내 ER+ (P=0.009) 및 ER- (P=0.006) BC 아형 모두에서 RS 카테고리에 따라 분석하였다. 결론: H 2024년 9월 21-24일, 로스앤젤레스, CA. 필라델피아(PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2024;33(9 Suppl):초록 번호 C022.
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Mustapha Abubakar
Amber N. Hurson
Thomas U. Ahearn
Cancer Epidemiology Biomarkers & Prevention
University of North Carolina at Chapel Hill
National Cancer Institute
University of Calgary
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Abubakar 등(토요일)이 이 문제를 연구하였다.
www.synapsesocial.com/papers/68e57c1db6db64358751b48e — DOI: https://doi.org/10.1158/1538-7755.disp24-c022
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