CareLit Fachartikel

Machine learning-based assessment of tumour-infiltrating lymphocytes predicts outcomes in patients with hepatocellular carcinoma undergoing atezolizumab and bevacizumab treatment

B. Scheiner, A. D'Alessio, G. Kim, R. D. Goldin, C. A. Fulgenzi, L. Balcar, K. Pomej, J. Cheon, A. Krall, F. Hucke, L. Di Tommaso, M. Bernasconi, L. Rimassa, A. Samson, B. Stefanini, B. Mozayani, M. Trauner, R. Stauber, F. Vasuri, F. Piscaglia, M. Peck, M. Pi… · Zeitschrift für Gastroenterologie · 2024 · Heft 05 · S. e478-e479

Dokument
907753
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Zeitschrift für Gastroenterologie
Autor:innen
B. Scheiner, A. D'Alessio, G. Kim, R. D. Goldin, C. A. Fulgenzi, L. Balcar, K. Pomej, J. Cheon, A. Krall, F. Hucke, L. Di Tommaso, M. Bernasconi, L. Rimassa, A. Samson, B. Stefanini, B. Mozayani, M. Trauner, R. Stauber, F. Vasuri, F. Piscaglia, M. Peck, M. Pi…
Ausgabe
Heft 05 / 2024
Jahrgang 62
Seiten
e478-e479
Erschienen: 2024-05-01 00:00:00
ISSN
0044-2771
DOI
10.1055/s-0044-1786883

Zusammenfassung

Machine learning-based assessment of tumour-infiltrating lymphocytes predicts outcomes in patients with hepatocellular carcinoma undergoing atezolizumab and bevacizumab treatment

Schlagworte

Zeitschrift für Gastroenterologie