勘误表:临床radiomics-based机器学习与三维卷积神经网络分析胸腺上皮肿瘤的分化与其他prevascular纵隔肿瘤在胸部电脑断层扫描
Chao-Chun常
1 __,
En-Kuei唐
2 __,
于枫魏
3、4中,
Chia-Ying林
5 __,
Fu-Zong吴
6、7、8,
Ming-Ting吴6,9、10,
Yi-Sheng刘
5,
Yi-Ting日元
1,11 *,Mi-Chia马12 *和
Yau-Lin曾
1
- 1分工胸手术,外科学系,国立成功大学医院、医学院,国立成功大学,台南,台湾
- 2的胸手术,外科学系,高雄荣民总医院,高雄,台湾
- 3医学院的留学生,医学院,义守大学,高雄,台湾
- 4胸部分工医学,内科,E-Da癌症医院,高雄,台湾
- 5医学影像学系国立成功大学医院、医学院,国立成功大学,台南,台湾
- 6放射学、高雄荣民总医院,高雄,台湾
- 7临床医学学院、国家杨明交通大学,台北,台湾
- 8教育学院,国立中山大学,高雄,台湾
- 9医学院国家杨明交通大学,台北,台湾
- 10临床医学研究所国家杨明交通大学,台北,台湾
- 11创伤和急性治疗手术,外科学系,国立成功大学医院、医学院,国立成功大学,台南,台湾
- 12部门统计和数据科学研究所,国立成功大学,台南,台湾
一个勘误表
临床radiomics-based机器学习与三维卷积神经网络分析胸腺上皮肿瘤的分化与其他prevascular纵隔肿瘤在胸部电脑断层扫描
Chang碳碳、唐E-K魏yf,林bxcy,吴F-Z吴m - t,刘y, y - t日圆,Ma mc和曾Y-L (2023)。肿瘤防治杂志。13:1105100。doi:10.3389 / fonc.2023.1105100
发表的文章中,有一个错误的资助声明。国立成功大学医院的资助声明台湾是显示为“nckuh - 11103026”。正确的说法应该是“台湾国立成功大学医院(nckuh - 11103026和nckuh - 11201007)。“正确的资助声明下面出现。
资金
这项工作是由台湾国立成功大学医院(nckuh - 11103026和nckuh - 11201007),台湾的科学技术部(大多数110 - 2314 b - 006 - 103和111 - 2314 - b - 006 - 106),和高等教育萌芽项目,教育部大学发展总部国立成功大学(国立)。
作者为这个错误道歉和状态,这并不改变文章的科学结论。原文已更新。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
关键词:radiomics卷积神经网络,深度学习、机械学习,prevascular纵隔肿瘤
引用:Chang碳碳、唐E-K魏yf,林bxcy,吴F-Z吴m - t,刘y, y - t日圆,马mc和曾Y-L勘误表(2023):临床radiomics-based机器学习与三维卷积神经网络分析胸腺上皮肿瘤的分化与其他prevascular纵隔肿瘤在胸部电脑断层扫描。前面。肿瘤防治杂志。13:1220962。doi: 10.3389 / fonc.2023.1220962
收到:2023年5月11日;接受:2023年5月22日;
发表:2023年5月31日。
批准:
雷竞技rebat前沿编辑部前沿雷竞技rebat的媒体公司,瑞士版权©2023张、唐魏,林,吴,吴、刘,日圆,马和曾先生。这是一个开放分布式根据文章知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
*通信:Yi-Ting日元,b85401067@gmail.com;Mi-Chia妈,mcma@mail.ncku.edu.tw
__这些作者对这项工作同样做出了贡献,分享第一作者