Littérature scientifique sur le sujet « ML prognostic model »
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Articles de revues sur le sujet "ML prognostic model"
Uneno, Yu, Tadayuki Kou, Masashi Kanai, Michio Yamamoto, Peng Xue, Yukiko Mori, Yasushi Kudo et al. « Prognostic model for survival in patients with advanced pancreatic cancer receiving palliative chemotherapy. » Journal of Clinical Oncology 33, no 3_suppl (20 janvier 2015) : 248. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2015.33.3_suppl.248.
Texte intégralShen, Ziyuan, Shuo Zhang, Yaxue Jiao, Yuye Shi, Hao Zhang, Fei Wang, Ling Wang et al. « LASSO Model Better Predicted the Prognosis of DLBCL than Random Forest Model : A Retrospective Multicenter Analysis of HHLWG ». Journal of Oncology 2022 (16 septembre 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1618272.
Texte intégralQin, Yuchao, Ahmed Alaa, Andres Floto et Mihaela van der Schaar. « External validity of machine learning-based prognostic scores for cystic fibrosis : A retrospective study using the UK and Canadian registries ». PLOS Digital Health 2, no 1 (12 janvier 2023) : e0000179. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pdig.0000179.
Texte intégralFilipow, Nicole, Eleanor Main, Neil J. Sebire, John Booth, Andrew M. Taylor, Gwyneth Davies et Sanja Stanojevic. « Implementation of prognostic machine learning algorithms in paediatric chronic respiratory conditions : a scoping review ». BMJ Open Respiratory Research 9, no 1 (mars 2022) : e001165. http://dx.doi.org/10.1136/bmjresp-2021-001165.
Texte intégralFerroni, Patrizia, Fabio Zanzotto, Silvia Riondino, Noemi Scarpato, Fiorella Guadagni et Mario Roselli. « Breast Cancer Prognosis Using a Machine Learning Approach ». Cancers 11, no 3 (7 mars 2019) : 328. http://dx.doi.org/10.3390/cancers11030328.
Texte intégralMuscas, Giovanni, Tommaso Matteuzzi, Eleonora Becattini, Simone Orlandini, Francesca Battista, Antonio Laiso, Sergio Nappini et al. « Development of machine learning models to prognosticate chronic shunt-dependent hydrocephalus after aneurysmal subarachnoid hemorrhage ». Acta Neurochirurgica 162, no 12 (8 juillet 2020) : 3093–105. http://dx.doi.org/10.1007/s00701-020-04484-6.
Texte intégralPark, Hyung Soon, Ji Soo Park, Yun Ho Roh, Jieun Moon, Dong Sup Yoon et Hei-Cheul Jeung. « Prognostic factors and scoring model for survival in advanced biliary tract cancer. » Journal of Clinical Oncology 35, no 4_suppl (1 février 2017) : 264. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2017.35.4_suppl.264.
Texte intégralHulsbergen, Alexander, Yu Tung Lo, Vasileios Kavouridis, John Phillips, Timothy Smith, Joost Verhoeff, Kun-Hsing Yu, Marike Broekman et Omar Arnaout. « SURG-02. SURVIVAL PREDICTION AFTER NEUROSURGICAL RESECTION OF BRAIN METASTASES : A MACHINE LEARNING APPROACH ». Neuro-Oncology 22, Supplement_2 (novembre 2020) : ii203. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noaa215.849.
Texte intégralXiao, Changhu, Yuan Guo, Kaixuan Zhao, Sha Liu, Nongyue He, Yi He, Shuhong Guo et Zhu Chen. « Prognostic Value of Machine Learning in Patients with Acute Myocardial Infarction ». Journal of Cardiovascular Development and Disease 9, no 2 (11 février 2022) : 56. http://dx.doi.org/10.3390/jcdd9020056.
Texte intégralDou, Guanhua, Dongkai Shan, Kai Wang, Xi Wang, Zinuan Liu, Wei Zhang, Dandan Li et al. « Integrating Coronary Plaque Information from CCTA by ML Predicts MACE in Patients with Suspected CAD ». Journal of Personalized Medicine 12, no 4 (7 avril 2022) : 596. http://dx.doi.org/10.3390/jpm12040596.
Texte intégralThèses sur le sujet "ML prognostic model"
Navicelli, Andrea, Mario Tucci et Filippo De Carlo. « Analisi ed applicazione di modelli diagnostici e prognostici per guasti e prestazioni di componenti di impianti industriali nell’era I4.0 ». Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/2158/1234822.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "ML prognostic model"
Aria, Massimo, Corrado Cuccurullo et Agostino Gnasso. « Supporting decision-makers in healthcare domain. A comparative study of two interpretative proposals for Random Forests ». Dans Proceedings e report, 179–84. Florence : Firenze University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.36253/978-88-5518-461-8.34.
Texte intégralKolossváry, Márton. « Artificial intelligence in cardiac CT ». Dans EACVI Handbook of Cardiovascular CT, sous la direction de Oliver Gaemperli, Pal Maurovich-Horvat, Koen Nieman, Gianluca Pontone et Francesca Pugliese, 349—C3.16.S7. Oxford University PressOxford, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780192884459.003.0037.
Texte intégralChaudhry, Abdul Aziz, Rafia Mumtaz, Usman Ahmad Siddiqui, Syed Hassan Muzammil et Muhammad Ali Tahir. « Automated Multi-Sensor Board for IoT and ML-Enabled Livestock Monitoring ». Dans Empowering Sustainable Industrial 4.0 Systems With Machine Intelligence, 60–85. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-9201-4.ch003.
Texte intégralChhillar, Rajender Singh. « Disease Prediction using Deep Learning Algorithms in Healthcare Sector ». Dans Machine Learning Algorithms for Intelligent Data Analytics. Technoarete Research And Development Association, 2022. http://dx.doi.org/10.36647/mlaida/2022.12.b1.ch008.
Texte intégralBrucato, Antonio, et Stefano Maggiolini. « Pericardial effusion ». Dans ESC CardioMed, sous la direction de Yehuda Adler, 1572–75. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198784906.003.0377.
Texte intégralBrucato, Antonio, et Stefano Maggiolini. « Pericardial effusion ». Dans ESC CardioMed, sous la direction de Yehuda Adler, 1572–75. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198784906.003.0377_update_001.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "ML prognostic model"
Almeida Filho, Benedito de Sousa, Michelle Sako Omodei, Eduardo Carvalho Pessoa, Heloisa de Luca Vespoli et Eliana Aguiar Petri Nahas. « NEGATIVE IMPACT OF SERUM VITAMIN D DEFICIENCY ON BREAST CANCER SURVIVAL ». Dans XXIV Congresso Brasileiro de Mastologia. Mastology, 2022. http://dx.doi.org/10.29289/259453942022v32s1058.
Texte intégralAl-Mannai, Rashid Ebrahim, Mohammed Hamad Almerekhi, Mohammed Abdulla Al-Mannai, Mishahira N, Kishor Kumar Sadasivuni, Huseyin Cagatay Yalcin, Hassen M. Ouakad, Issam Bahadur, Somaya Al-Maadeed et Asiya Albusaidi. « Artificial Intelligence in Predicting Heart Failure ». Dans Qatar University Annual Research Forum & Exhibition. Qatar University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.29117/quarfe.2021.0130.
Texte intégralKornev, Denis, Roozbeh Sadeghian, Stanley Nwoji, Qinghua He, Amir Gandjbbakhche et Siamak Aram. « Machine Learning-Based Gaming Behavior Prediction Platform ». Dans 13th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2022). AHFE International, 2022. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1001826.
Texte intégralViale, Luca, Alessandro Paolo Daga, Luigi Garibaldi, Salvatore Caronia et Ilaria Ronchi. « Books Trimmer Industrial Machine Knives Diagnosis : A Condition-Based Maintenance Strategy Through Vibration Monitoring via Novelty Detection ». Dans ASME 2022 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/imece2022-94547.
Texte intégralАпарцин, Константин, et Konstantin Apartsin. « The results of fundamental and translational research carried out In the Department of Biomedical Research and Technology of the SBRAS INC in 2012-2016 ». Dans Topical issues of translational medicine : a collection of articles dedicated to the 5th anniversary of the day The creation of a department for biomedical research and technology of the Irkutsk Scientific Center Siberian Branch of RAS. Москва : INFRA-M Academic Publishing LLC., 2017. http://dx.doi.org/10.12737/conferencearticle_58be81eca22ad.
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