知名学者引用


        除了所发表论文的被引用频次、期刊质量能够彰显学者的学术影响力以外,被知名学者引用也是一项学术评价的重要指标。
        当前全球学者库认定的知名学者包括:诺贝尔奖、菲尔兹奖、图灵奖等奖项获得者,多个国家的院士,全球学者库“2023全球学者学术影响力排行版”入榜的前10万学者等。

Zhao, Ke 广东医学科学院被知名学者引用:66人次(黄金会员以上可以申请导出本人论文被全部知名学者引用的数据)

1. 郑树森 中国 浙江大学 中国工程院院士 The Absence of Intra-Tumoral Tertiary Lymphoid Structures is Associated with a Worse Prognosis and m..

2. Aberle, Denise R. 美国 University of California, Los Angeles School of Medicine 2019美国医学院院士 Expanding Role of Advanced Image Analysis in CT-detected Indeterminate Pulmonary Nodules and Early L..

3. 于金明 中国 山东第一医科大学 中国工程院院士 Integrating Preoperative Computed Tomography and Clinical Factors for Lymph Node Metastasis Predicti..

4. 赫捷 中国 中国医学科学院 中国科学院院士 A strategy to reduce the false-positive rate after low-dose computed tomography in lung cancer scree..

5. 赫捷 中国 中国医学科学院 中国科学院院士 Sex disparity of lung cancer risk in non-smokers: a multicenter population-based prospective study b..

6. 赫捷 中国 中国医学科学院 中国科学院院士 Lung cancer risk prediction models based on pulmonary nodules: A systematic review

7. 于金明 中国 山东第一医科大学 中国工程院院士 Integrating Clinical Data and Attentional CT Imaging Features for Esophageal Fistula Prediction in E..

8. 于金明 中国 山东第一医科大学 中国工程院院士 Computed Tomography-Based Delta-Radiomics Analysis for Discriminating Radiation Pneumonitis in Patie..

9. 于金明 中国 山东第一医科大学 中国工程院院士 Co-graph Attention Reasoning Based Imaging and Clinical Features Integration for Lymph Node Metastas..

10. Xiao-Feng,Sun 瑞典 Linkoping University CBD2: A functional biomarker database for colorectal cancer

11. Jakob Nikolas,Kather 德国 University of Hospital RWTH Aachen Novel biomarker SARIFA in colorectal cancer: highly prognostic, not genetically driven and histologi..

12. Kari,Hemminki 德国 German Cancer Research Center (DKFZ) Prognostic role of macrophages and mast cells in the microenvironment of hepatocellular carcinoma af..

13. 马学磊 中国 四川大学 Artificial Intelligence Applications in the Treatment of Colorectal Cancer: A Narrative Review

14. Gary S,Collins 英国 University of Oxford Open science practices need substantial improvement in prognostic model studies in oncology using ma..

15. Riley, Richard D. 英国 Keele University, School of Medicine Open science practices need substantial improvement in prognostic model studies in oncology using ma..

16. Eric O,Aboagye 英国 Imperial College London Computed tomography-based radiomic markers are independent prognosticators of survival in advanced l..

17. 孙志军 中国 武汉大学 Tailoring biomaterials for monitoring and evoking tertiary lymphoid structures

18. Sun-Yuan,Hsieh 中国 台湾国立成功大学 A novel deep learning-based algorithm combining histopathological features with tissue areas to pred..

19. Emad A,Rakha 英国 University of Nottingham Deciphering the Morphology of Tumor-Stromal Features in Invasive Breast Cancer Using Artificial Inte..

20. Kurt,Zatloukal 奥地利 Medicine University Graz Colorectal cancer risk stratification on histological slides based on survival curves predicted by d..

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