Articles de revues sur le sujet « ML diagnostic model »
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Liu, Xinran, James Anstey, Ron Li, Chethan Sarabu, Reiri Sono et Atul J. Butte. « Rethinking PICO in the Machine Learning Era : ML-PICO ». Applied Clinical Informatics 12, no 02 (mars 2021) : 407–16. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1729752.
Texte intégralWang, Dong, Jian Liu, Lijun Deng et Honglin Wang. « Intelligent diagnosis of resistance variant multiple fault locations of mine ventilation system based on ML-KNN ». PLOS ONE 17, no 9 (30 septembre 2022) : e0275437. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0275437.
Texte intégralBabar, Zaheer, Twan van Laarhoven et Elena Marchiori. « Encoder-decoder models for chest X-ray report generation perform no better than unconditioned baselines ». PLOS ONE 16, no 11 (29 novembre 2021) : e0259639. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0259639.
Texte intégralVenkatesh, Veeramuthu, M. M. Anishin Raj, K. Mohamed Sajith, R. Anushiadevi et T. Suriya Praba. « A precision-based diagnostic model ADOBE-accurate detection of breast cancer using logistic regression approach ». Journal of Intelligent & ; Fuzzy Systems 39, no 6 (4 décembre 2020) : 8419–26. http://dx.doi.org/10.3233/jifs-189160.
Texte intégralCarreiro Pinasco, Gustavo, Eduardo Moreno Júdice de Mattos Farina, Fabiano Novaes Barcellos Filho, Willer França Fiorotti, Matheus Coradini Mariano Ferreira, Sheila Cristina de Souza Cruz, Andre Louzada Colodette et al. « An interpretable machine learning model for covid-19 screening ». Journal of Human Growth and Development 32, no 2 (23 juin 2022) : 268–74. http://dx.doi.org/10.36311/jhgd.v32.13324.
Texte intégralSmirnova, Darya Ilyinichna, Anastasiya Vyacheslavovna Gracheva, Elena Aleksandrovna Volynskaya, Vitaliy Vasilievich Zverev et Evgeniy Bakhtiyorovich Faizuloev. « Diagnostic value of the LAMP method with real-time fluo-rescence detection on a model of herpesvirus infection ». Sanitarnyj vrač (Sanitary Doctor), no 1 (1 janvier 2021) : 52–61. http://dx.doi.org/10.33920/med-08-2101-06.
Texte intégralBaker, Mohammed Rashad, D. Lakshmi Padmaja, R. Puviarasi, Suman Mann, Jeidy Panduro-Ramirez, Mohit Tiwari et Issah Abubakari Samori. « Implementing Critical Machine Learning (ML) Approaches for Generating Robust Discriminative Neuroimaging Representations Using Structural Equation Model (SEM) ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2022 (14 avril 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6501975.
Texte intégralChatterjee, S., R. Alkhaldi, P. Yaadav, D. Bethineedi, A. Shreya et N. Bankole. « P.115 Diagnostic performance of machine learning based MR algorithm vs conventional MR images for predicting the likelihood of brain tumors ». Canadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques 49, s1 (juin 2022) : S38. http://dx.doi.org/10.1017/cjn.2022.207.
Texte intégralKahlen, Jannis N., Michael Andres et Albert Moser. « Improving Machine-Learning Diagnostics with Model-Based Data Augmentation Showcased for a Transformer Fault ». Energies 14, no 20 (18 octobre 2021) : 6816. http://dx.doi.org/10.3390/en14206816.
Texte intégralGui, Chloe, et Victoria Chan. « Machine learning in medicine ». University of Western Ontario Medical Journal 86, no 2 (3 décembre 2017) : 76–78. http://dx.doi.org/10.5206/uwomj.v86i2.2060.
Texte intégralDjulbegovic, Benjamin, Jennifer Berano Teh, Lennie Wong, Iztok Hozo et Saro H. Armenian. « Diagnostic Predictive Model for Diagnosis of Heart Failure after Hematopoietic Cell Transplantation (HCT) : Comparison of Traditional Statistical with Machine Learning Modeling ». Blood 134, Supplement_1 (13 novembre 2019) : 5799. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2019-130764.
Texte intégralKhan, Yusera Farooq, Baijnath Kaushik, Chiranji Lal Chowdhary et Gautam Srivastava. « Ensemble Model for Diagnostic Classification of Alzheimer’s Disease Based on Brain Anatomical Magnetic Resonance Imaging ». Diagnostics 12, no 12 (16 décembre 2022) : 3193. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123193.
Texte intégralDaimiel Naranjo, Isaac, Peter Gibbs, Jeffrey S. Reiner, Roberto Lo Gullo, Caleb Sooknanan, Sunitha B. Thakur, Maxine S. Jochelson et al. « Radiomics and Machine Learning with Multiparametric Breast MRI for Improved Diagnostic Accuracy in Breast Cancer Diagnosis ». Diagnostics 11, no 6 (21 mai 2021) : 919. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics11060919.
Texte intégralBarayan, Mohammed A., Arwa A. Qawas, Asma S. Alghamdi, Turki S. Alkhallagi, Raghad A. Al-Dabbagh, Ghadah A. Aldabbagh et Amal I. Linjawi. « Effectiveness of Machine Learning in Assessing the Diagnostic Quality of Bitewing Radiographs ». Applied Sciences 12, no 19 (24 septembre 2022) : 9588. http://dx.doi.org/10.3390/app12199588.
Texte intégralAl-Hasani, Maryam, Laith R. Sultan, Hersh Sagreiya, Theodore W. Cary, Mrigendra B. Karmacharya et Chandra M. Sehgal. « Ultrasound Radiomics for the Detection of Early-Stage Liver Fibrosis ». Diagnostics 12, no 11 (9 novembre 2022) : 2737. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12112737.
Texte intégralAksoy, Özgür, Başak Kurt, Celal Şahin Ermutlu, Kürşat Çeçen, Sadık Yayla, Metin Ekinci, İsa Özaydin et Süleyman Erdinç Ünlüer. « Fluorescein as a diagnostic marker of bladder ruptures : an experimental study on rabbit model ». Journal of Veterinary Research 60, no 2 (1 juin 2016) : 213–17. http://dx.doi.org/10.1515/jvetres-2016-0031.
Texte intégralKoo, Hyun Jung, Joon-Won Kang, Soo-Jin Kang, Jihoon Kweon, June-Goo Lee, Jung-Min Ahn, Duk-Woo Park et al. « Impact of coronary calcium score and lesion characteristics on the diagnostic performance of machine-learning-based computed tomography-derived fractional flow reserve ». European Heart Journal - Cardiovascular Imaging 22, no 9 (11 avril 2021) : 998–1006. http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/jeab062.
Texte intégralBerlet, Maximilian, Jonas Fuchtmann, Lukas Bernhard, Alissa Jell, Marie-Christin Weber, Philipp Alexander Neumann, Helmut Friess, Michael Kranzfelder, Hubertus Feussner et Dirk Wilhelm. « Laparoscopic Cholecystectomy – A Proper Model Surgery for AI based Prediction of Adverse Events ? » Current Directions in Biomedical Engineering 8, no 1 (1 juillet 2022) : 5–8. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2022-0002.
Texte intégralJian, Anne, Kevin Jang, Maurizio Manuguerra, Sidong Liu, John Magnussen et Antonio Di Ieva. « Machine Learning for the Prediction of Molecular Markers in Glioma on Magnetic Resonance Imaging : A Systematic Review and Meta-Analysis ». Neurosurgery 89, no 1 (7 avril 2021) : 31–44. http://dx.doi.org/10.1093/neuros/nyab103.
Texte intégralChen, Fangyue, Piyawat Kantagowit, Tanawin Nopsopon, Arisa Chuklin et Krit Pongpirul. « Prediction and diagnosis of chronic kidney disease development and progression using machine-learning : Protocol for a systematic review and meta-analysis of reporting standards and model performance ». PLOS ONE 18, no 2 (23 février 2023) : e0278729. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0278729.
Texte intégralAkella, Aravind, et Sudheer Akella. « Machine learning algorithms for predicting coronary artery disease : efforts toward an open source solution ». Future Science OA 7, no 6 (juillet 2021) : FSO698. http://dx.doi.org/10.2144/fsoa-2020-0206.
Texte intégralXia, Shujie, Jia Zhang, Guodong Du, Shaozi Li, Chi Teng Vong, Zhaoyang Yang, Jiliang Xin, Long Zhu, Bizhen Gao et Candong Li. « A Microcosmic Syndrome Differentiation Model for Metabolic Syndrome with Multilabel Learning ». Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine 2020 (26 novembre 2020) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2020/9081641.
Texte intégralBusko, Ekaterina, Anastasiya Goncharova, Nadezhda Rozhkova, Vladislav Semiglazov, Alena Shishova, Elena Zhiltsova, Grigory Zinovev, Kseniya Beloborodova et Petr Krivorotko. « Model for making diagnostic decisions in multiparametric ultrasound of breast lesions ». Problems in oncology 66, no 6 (30 décembre 2020) : 653–58. http://dx.doi.org/10.37469/0507-3758-2020-66-6-653-658.
Texte intégralAgibetov, Asan, Benjamin Seirer, Theresa-Marie Dachs, Matthias Koschutnik, Daniel Dalos, René Rettl, Franz Duca et al. « Machine Learning Enables Prediction of Cardiac Amyloidosis by Routine Laboratory Parameters : A Proof-of-Concept Study ». Journal of Clinical Medicine 9, no 5 (3 mai 2020) : 1334. http://dx.doi.org/10.3390/jcm9051334.
Texte intégralFriera, Alfonsa, Pilar Artieda, Paloma Caballero, Pilar Moliní, Marta Morales, Carmen Suárez et Nuria Ruiz-Giménez. « Rapid D-dimer test combined a clinical model for deep vein thrombosis ». Thrombosis and Haemostasis 91, no 06 (2004) : 1237–46. http://dx.doi.org/10.1160/th03-02-0080.
Texte intégralBäuerlein, Carina A., Simone S. Riedel, Brede Christian, Ana-Laura Jordán Garrote, Agnes Birner, Carolin Kiesel, Miriam Ritz et al. « Definition of a Diagnostic Window Prior to the Onset of Clinically Apparent Acute Graft-Versus-Host Disease. » Blood 116, no 21 (19 novembre 2010) : 3746. http://dx.doi.org/10.1182/blood.v116.21.3746.3746.
Texte intégralYusuf, Mohamed, Ignacio Atal, Jacques Li, Philip Smith, Philippe Ravaud, Martin Fergie, Michael Callaghan et James Selfe. « Reporting quality of studies using machine learning models for medical diagnosis : a systematic review ». BMJ Open 10, no 3 (mars 2020) : e034568. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2019-034568.
Texte intégralAndaur Navarro, Constanza L., Johanna A. A. G. Damen, Toshihiko Takada, Steven W. J. Nijman, Paula Dhiman, Jie Ma, Gary S. Collins et al. « Protocol for a systematic review on the methodological and reporting quality of prediction model studies using machine learning techniques ». BMJ Open 10, no 11 (novembre 2020) : e038832. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2020-038832.
Texte intégralJi, Jin, Xi Chen, Yalong Xu, Zhi Cao, Huan Xu, Chen kong, Fubo Wang et Yinghao Sun. « Prostate Cancer Diagnosis Using Urine Sediment Analysis-Based α-Methylacyl-CoA Racemase Score : A Single-Center Experience ». Cancer Control 26, no 1 (1 janvier 2019) : 107327481988769. http://dx.doi.org/10.1177/1073274819887697.
Texte intégralAlfian, Ganjar, Muhammad Syafrudin, Imam Fahrurrozi, Norma Latif Fitriyani, Fransiskus Tatas Dwi Atmaji, Tri Widodo, Nurul Bahiyah, Filip Benes et Jongtae Rhee. « Predicting Breast Cancer from Risk Factors Using SVM and Extra-Trees-Based Feature Selection Method ». Computers 11, no 9 (12 septembre 2022) : 136. http://dx.doi.org/10.3390/computers11090136.
Texte intégralVarley-Campbell, Jo, Rubén Mújica-Mota, Helen Coelho, Neel Ocean, Max Barnish, David Packman, Sophie Dodman et al. « Three biomarker tests to help diagnose preterm labour : a systematic review and economic evaluation ». Health Technology Assessment 23, no 13 (mars 2019) : 1–226. http://dx.doi.org/10.3310/hta23130.
Texte intégralEckardt, Jan-Niklas, Martin Bornhäuser, Karsten Wendt et Jan Moritz Middeke. « Application of machine learning in the management of acute myeloid leukemia : current practice and future prospects ». Blood Advances 4, no 23 (8 décembre 2020) : 6077–85. http://dx.doi.org/10.1182/bloodadvances.2020002997.
Texte intégralHsieh, Hsien-Yi, Jingyu Ning, Yi-Ru Chen, Hsun-Chung Wu, Hua Li Chen, Chien-Ming Wu et Ray-Kuang Lee. « Direct Parameter Estimations from Machine Learning-Enhanced Quantum State Tomography ». Symmetry 14, no 5 (25 avril 2022) : 874. http://dx.doi.org/10.3390/sym14050874.
Texte intégralHsieh, Hsien-Yi, Jingyu Ning, Yi-Ru Chen, Hsun-Chung Wu, Hua Li Chen, Chien-Ming Wu et Ray-Kuang Lee. « Direct Parameter Estimations from Machine Learning-Enhanced Quantum State Tomography ». Symmetry 14, no 5 (25 avril 2022) : 874. http://dx.doi.org/10.3390/sym14050874.
Texte intégralDruzhilov, M. A., T. Yu Kuznetsova, D. V. Gavrilov et A. V. Gusev. « Verification of subclinical carotid atherosclerosis as part of risk stratification in overweight and obesity : the role of machine learning in the development of a diagnostic algorithm ». Cardiovascular Therapy and Prevention 21, no 7 (6 juillet 2022) : 3222. http://dx.doi.org/10.15829/1728-8800-2022-3222.
Texte intégralTakkar, Sakshi, Aman Singh et Babita Pandey. « Application of Machine Learning Algorithms to a Well Defined Clinical Problem : Liver Disease ». International Journal of E-Health and Medical Communications 8, no 4 (octobre 2017) : 38–60. http://dx.doi.org/10.4018/ijehmc.2017100103.
Texte intégralColakoglu, Bulent, Deniz Alis et Mert Yergin. « Diagnostic Value of Machine Learning-Based Quantitative Texture Analysis in Differentiating Benign and Malignant Thyroid Nodules ». Journal of Oncology 2019 (31 octobre 2019) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2019/6328329.
Texte intégralChen, Wei-Hsin, Yuan-Hong Jiang et Hann-Chorng Kuo. « Urinary Oxidative Stress Biomarkers in the Diagnosis of Detrusor Overactivity in Female Patients with Stress Urinary Incontinence ». Biomedicines 11, no 2 (26 janvier 2023) : 357. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines11020357.
Texte intégralMehra, Saanvi, Binoy Shah, Ankur Sethi, Ratna Puri et Somashekhar Nimbalkar. « Down Syndrome Detection Through Graphical Analysis of Facial Dysmorphic Features in Newborn Children With Ethnicity/Racial Slicing : An AI/ML-Based Approach ». Journal of Neonatology 36, no 3 (septembre 2022) : 199–205. http://dx.doi.org/10.1177/09732179221113677.
Texte intégralRadzi, Siti Fairuz Mat, Muhammad Khalis Abdul Karim, M. Iqbal Saripan, Mohd Amiruddin Abd Rahman, Iza Nurzawani Che Isa et Mohammad Johari Ibahim. « Hyperparameter Tuning and Pipeline Optimization via Grid Search Method and Tree-Based AutoML in Breast Cancer Prediction ». Journal of Personalized Medicine 11, no 10 (29 septembre 2021) : 978. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11100978.
Texte intégralSkielka, Udo Tersiano, Jacyra Soares et Amauri Pereira de Oliveira. « Study of the equatorial Atlantic Ocean mixing layer using a one-dimensional turbulence model ». Brazilian Journal of Oceanography 58, spe3 (juin 2010) : 57–69. http://dx.doi.org/10.1590/s1679-87592010000700008.
Texte intégralSavalia, Meshwa Rameshbhai, et Jaiprakash Vinodkumar Verma. « Classifying Malignant and Benign Tumors of Breast Cancer ». International Journal of Reliable and Quality E-Healthcare 12, no 1 (24 février 2023) : 1–19. http://dx.doi.org/10.4018/ijrqeh.318483.
Texte intégralJeon, Min Ji, Hojoon Choi, Eun Sang Yu, Ka-Won Kang, Byung-Hyun Lee, Dae Sik Kim, Yong Park et al. « Immature Platelet Fraction Based Diagnostic Predictive Model for Immune Thrombocytopenic Purpura ». Blood 132, Supplement 1 (29 novembre 2018) : 1149. http://dx.doi.org/10.1182/blood-2018-99-117754.
Texte intégralKim, Harin, Sung Woo Joo, Yeon Ho Joo et Jungsun Lee. « S152. DIAGNOSTIC CLASSIFICATION OF SCHIZOPHRENIA USING 3D CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK WITH RESTING-STATE FUNCTIONAL MRI ». Schizophrenia Bulletin 46, Supplement_1 (avril 2020) : S94. http://dx.doi.org/10.1093/schbul/sbaa031.218.
Texte intégralGallardo, Diego I., Marcelo Bourguignon, Yolanda M. Gómez, Christian Caamaño-Carrillo et Osvaldo Venegas. « Parametric Quantile Regression Models for Fitting Double Bounded Response with Application to COVID-19 Mortality Rate Data ». Mathematics 10, no 13 (27 juin 2022) : 2249. http://dx.doi.org/10.3390/math10132249.
Texte intégralPane, Katia, Mario Zanfardino, Anna Maria Grimaldi, Gustavo Baldassarre, Marco Salvatore, Mariarosaria Incoronato et Monica Franzese. « Discovering Common miRNA Signatures Underlying Female-Specific Cancers via a Machine Learning Approach Driven by the Cancer Hallmark ERBB ». Biomedicines 10, no 6 (2 juin 2022) : 1306. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines10061306.
Texte intégralBustamante-Arias, Andres, Abbas Cheddad, Julio Cesar Jimenez-Perez et Alejandro Rodriguez-Garcia. « Digital Image Processing and Development of Machine Learning Models for the Discrimination of Corneal Pathology : An Experimental Model ». Photonics 8, no 4 (10 avril 2021) : 118. http://dx.doi.org/10.3390/photonics8040118.
Texte intégralHassan, Ch Anwar ul, Jawaid Iqbal, Rizwana Irfan, Saddam Hussain, Abeer D. Algarni, Syed Sabir Hussain Bukhari, Nazik Alturki et Syed Sajid Ullah. « Effectively Predicting the Presence of Coronary Heart Disease Using Machine Learning Classifiers ». Sensors 22, no 19 (23 septembre 2022) : 7227. http://dx.doi.org/10.3390/s22197227.
Texte intégralDiprose, William K., Nicholas Buist, Ning Hua, Quentin Thurier, George Shand et Reece Robinson. « Physician understanding, explainability, and trust in a hypothetical machine learning risk calculator ». Journal of the American Medical Informatics Association 27, no 4 (27 février 2020) : 592–600. http://dx.doi.org/10.1093/jamia/ocz229.
Texte intégralArokiaraj, Mark Christopher. « Angioplasty with Stenting in Acute Coronary Syndromes with Very Low Contrast Volume Using 6F Diagnostic Catheters and Bench Testing of Catheters ». Open Access Macedonian Journal of Medical Sciences 7, no 6 (29 mars 2019) : 1004–12. http://dx.doi.org/10.3889/oamjms.2019.238.
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