Diffusion-weighted imaging on an MRI-linear accelerator to identify adversely prognostic tumour regions in glioblastoma during chemoradiation.

Opis bibliograficzny

Diffusion-weighted imaging on an MRI-linear accelerator to identify adversely prognostic tumour regions in glioblastoma during chemoradiation. [AUT.] LIAM S. P. LAWRENCE, RACHEL W. CHAN, HANBO CHEN, JAMES STEWART, MARK RUSCHIN, AIMEE THERIAULT, STEN MYREHAUG, JAY DETSKY, PEJMAN J. MARALANI, CHIA-LIN TSENG, HANY SOLIMAN, MARY JANE LIM-FAT, SUNIT DAS, GRZEGORZ STANISZ, ARJUN SAHGAL, [AUT. KORESP.] ANGUS Z. LAU. Radiother. Oncol. [online] 2023 vol. 188 [art. nr] 109873, s. 1-8, bibliogr. poz. 39, [przeglądany 19 września 2023]. Dostępny w: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167814023897675. DOI: 10.1016/j.radonc.2023.109873
Skopiowane!
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
Radiotherapy and Oncology [online] 2023 vol. 188, [art. nr] 109873, s. 1-8, bibliogr. poz. 39.
Rok: 2023
Język: angielski
Charakter formalny: Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN: Praca Oryginalna

Open Access

Tryb dostępu: otwarte czasopismo Wersja tekstu: ostateczna wersja opublikowana Licencja: Creative Commons - Uznanie Autorstwa - Użycie niekomercyjne (CC-BY-NC); Czas udostępnienia: w momencie opublikowania

Identyfikatory

BPP ID: (27, 98902) wydawnictwo ciągłe #98902

Metryki

140,00
Punkty MNiSW/MEiN
4,900
Impact Factor
Q1
SCOPUS
0
Punktacja wewnętrzna

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Skopiowane!

Informacje dodatkowe

Zewnętrzna baza danych:Web of Science
Scopus
Rekord utworzony:19 września 2023 10:13
Ostatnia aktualizacja:1 sierpnia 2025 15:01

Punkty i sloty autorów

AutorDyscyplinaPkD / PkDAutSlot
Stanisz Grzegorz, dr n. fiz.nauki medyczne140,00001,0000

Punkty i sloty dyscyplin

DyscyplinaPkD / PkDAutSlot
nauki medyczne140,00001,0000