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    Machine learning integrative approaches to advance computational immunology.
    Curion, F ; Theis, FJ
    In: Genome medicine, Jg. 16 (2024-06-11), Heft 1, S. 80
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    Optimizing clinico-genomic disease prediction across ancestries: a machine learning strategy with Pareto improvement.
    Gao, Y ; Cui, Y
    In: Genome medicine, Jg. 16 (2024-06-04), Heft 1, S. 76
    Online academicJournal
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    A non-invasive preoperative prediction model for predicting axillary lymph node metastasis in breast cancer based on a machine learning approach: combining ultrasonographic parameters and breast gamma specific imaging features.
    Cai, R ; Deng, L ; et al.
    In: Radiation oncology (London, England), Jg. 19 (2024-05-27), Heft 1, S. 63
    Online academicJournal
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    A non-invasive method to determine core temperature for cats and dogs using surface temperatures based on machine learning.
    Zhao, Z ; Li, X ; et al.
    In: BMC veterinary research, Jg. 20 (2024-05-14), Heft 1, S. 199
    Online academicJournal
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    Association between breastfeeding duration and diabetes mellitus in menopausal women: a machine-learning analysis using population-based retrospective study.
    Choi, ES ; Lee, JS ; et al.
    In: International breastfeeding journal, Jg. 19 (2024-05-14), Heft 1, S. 33
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    Exploration of a machine learning approach for diagnosing sarcopenia among Chinese community-dwelling older adults using sEMG-based data.
    Li, N ; Ou, J ; et al.
    In: Journal of neuroengineering and rehabilitation, Jg. 21 (2024-05-09), Heft 1, S. 69
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    Generation of tissues outside the field of view (FOV) of radiation therapy simulation imaging based on machine learning and patient body outline (PBO).
    Kim, S ; Yuan, L ; et al.
    In: Radiation oncology (London, England), Jg. 19 (2024-01-25), Heft 1, S. 15
    Online academicJournal
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    Machine learning for risk stratification in the emergency department (MARS-ED) study protocol for a randomized controlled pilot trial on the implementation of a prediction model based on machine learning technology predicting 31-day mortality in the emergency department.
    van Dam PMEL ; van Doorn WPTM ; et al.
    In: Scandinavian journal of trauma, resuscitation and emergency medicine, Jg. 32 (2024-01-23), Heft 1, S. 5
    Online academicJournal
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    MAGPIE: accurate pathogenic prediction for multiple variant types using machine learning approach.
    Liu, Y ; Zhang, T ; et al.
    In: Genome medicine, Jg. 16 (2024-01-08), Heft 1, S. 3
    Online academicJournal
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    Long non-coding RNAs in biomarking COVID-19: a machine learning-based approach.
    Heydari, R ; Tavassolifar, MJ ; et al.
    In: Virology journal, Jg. 21 (2024-06-07), Heft 1, S. 134
    Online academicJournal
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    Factors to improve odds of success following medial opening-wedge high tibial osteotomy: a machine learning analysis.
    Yang, HY ; Shin, YG ; et al.
    In: BMC musculoskeletal disorders, Jg. 25 (2024-04-24), Heft 1, S. 323
    Online academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    DeepGAMI: deep biologically guided auxiliary learning for multimodal integration and imputation to improve genotype-phenotype prediction.
    Chandrashekar, PB ; Alatkar, S ; et al.
    In: Genome medicine, Jg. 15 (2023-10-31), Heft 1, S. 88
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    A comprehensive analysis of m6A/m7G/m5C/m1A-related gene expression and immune infiltration in liver ischemia-reperfusion injury by integrating bioinformatics and machine learning algorithms.
    Meng, Z ; Li, X ; et al.
    In: European journal of medical research, Jg. 29 (2024-06-13), Heft 1, S. 326
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    Evaluation of machine learning approach for surgical results of Ahmed valve implantation in patients with glaucoma.
    Lee, SY ; Lee, DY ; et al.
    In: BMC ophthalmology, Jg. 24 (2024-06-11), Heft 1, S. 248
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    Development of machine learning models to predict perioperative blood transfusion in hip surgery.
    Zang, H ; Hu, A ; et al.
    In: BMC medical informatics and decision making, Jg. 24 (2024-06-05), Heft 1, S. 158
    Online academicJournal
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    Machine learning methods for adult OSAHS risk prediction.
    Ge, S ; Wu, K ; et al.
    In: BMC health services research, Jg. 24 (2024-06-05), Heft 1, S. 706
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    Prediction of subsequent fragility fractures: application of machine learning.
    Zabihiyeganeh, M ; Mirzaei, A ; et al.
    In: BMC musculoskeletal disorders, Jg. 25 (2024-06-04), Heft 1, S. 438
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    Country-specific determinants for COVID-19 case fatality rate and response strategies from a global perspective: an interpretable machine learning framework.
    Zhou, C ; Wheelock, ÅM ; et al.
    In: Population health metrics, Jg. 22 (2024-06-03), Heft 1, S. 10
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    Identification of shared gene signatures and pathways for diagnosing osteoporosis with sarcopenia through integrated bioinformatics analysis and machine learning.
    Zhou, X ; Zhao, L ; et al.
    In: BMC musculoskeletal disorders, Jg. 25 (2024-06-03), Heft 1, S. 435
    Online academicJournal
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    Incorporating preoperative frailty to assist in early prediction of postoperative pneumonia in elderly patients with hip fractures: an externally validated online interpretable machine learning model.
    Dai, A ; Liu, H ; et al.
    In: BMC geriatrics, Jg. 24 (2024-05-30), Heft 1, S. 472
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