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    A novel machine learning model for breast cancer detection using mammogram images.
    Kalpana, P ; Selvy, PT
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 62 (2024-07-01), Heft 7, S. 2247-2264
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    Prediction of potentially toxic elements in water resources using MLP-NN, RBF-NN, and ANFIS: a comprehensive review.
    Agbasi, JC ; Egbueri, JC
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 31 (2024-05-01), Heft 21, S. 30370-30398
    Online academicJournal
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    Classification of breast lesions in ultrasound images using deep convolutional neural networks: transfer learning versus automatic architecture design.
    AlZoubi, A ; Lu, F ; et al.
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 62 (2024), Heft 1, S. 135-149
    Online academicJournal
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    Learning-based autonomous vascular guidewire navigation without human demonstration in the venous system of a porcine liver.
    Karstensen, L ; Ritter, J ; et al.
    In: International journal of computer assisted radiology and surgery, Jg. 17 (2022-11-01), Heft 11, S. 2033-2040
    Online academicJournal
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    A method for real-time mechanical characterisation of microcapsules.
    Guo, Z ; Lin, T ; et al.
    In: Biomechanics and modeling in mechanobiology, Jg. 22 (2023-08-01), Heft 4, S. 1209-1220
    Online academicJournal
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    Predicting daily pore water pressure in embankment dam: Empowering Machine Learning-based modeling.
    El Bilali, A ; Moukhliss, M ; et al.
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 29 (2022-07-01), Heft 31, S. 47382-47398
    Online academicJournal
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    Population pharmacokinetic model selection assisted by machine learning.
    Sibieude, E ; Khandelwal, A ; et al.
    In: Journal of pharmacokinetics and pharmacodynamics, Jg. 49 (2022-04-01), Heft 2, S. 257-270
    Online academicJournal
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    Predicting ecological footprint based on global macro indicators in G-20 countries using machine learning approaches.
    Roumiani, A ; Mofidi, A
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 29 (2022-02-01), Heft 8, S. 11736-11755
    Online academicJournal
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    Multitask machine learning models for predicting lipophilicity (logP) in the SAMPL7 challenge.
    Lenselink, EB ; Stouten, PFW
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 35 (2021-08-01), Heft 8, S. 901-909
    Online academicJournal
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    Quantifying uncertainty in machine learning classifiers for medical imaging.
    Valen, J ; Balki, I ; et al.
    In: International journal of computer assisted radiology and surgery, Jg. 17 (2022-04-01), Heft 4, S. 711-718
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    Prediction modeling of potentially toxic elements' hydrogeopollution using an integrated Q-mode HCs and ANNs machine learning approach in SE Nigeria.
    Egbueri, JC
    In: Environmental science and pollution research international, Jg. 28 (2021-08-01), Heft 30, S. 40938-40956
    Online academicJournal
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    Automatic detection of procedural knowledge in robotic-assisted surgical texts.
    Bombieri, M ; Rospocher, M ; et al.
    In: International journal of computer assisted radiology and surgery, Jg. 16 (2021-08-01), Heft 8, S. 1287-1295
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    Application of Design of Experiments® Approach-Driven Artificial Intelligence and Machine Learning for Systematic Optimization of Reverse Phase High Performance Liquid Chromatography Method to Analyze Simultaneously Two Drugs (Cyclosporin A and Etodolac) in Solution, Human Plasma, Nanocapsules, and Emulsions.
    Rahman, SNR ; Katari, O ; et al.
    In: AAPS PharmSciTech, Jg. 22 (2021-05-13), Heft 4, S. 155
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    A machine learning-based pulmonary venous obstruction prediction model using clinical data and CT image.
    Yao, Z ; Hu, X ; et al.
    In: International journal of computer assisted radiology and surgery, Jg. 16 (2021-04-01), Heft 4, S. 609-617
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    Hardware Failure Prediction on Imbalanced Times Series Data : Generation of Artificial Data Using Gaussian Process and Applying LSTMFCN to Predict Broken Hardware.
    Rücker, N ; Pflüger, L ; et al.
    In: Journal of digital imaging, Jg. 34 (2021-02-01), Heft 1, S. 182-189
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    Deep learning with convolutional neural network in radiology.
    Yasaka, K ; Akai, H ; et al.
    In: Japanese journal of radiology, Jg. 36 (2018-04-01), Heft 4, S. 257-272
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    Interpretation of machine learning models using shapley values: application to compound potency and multi-target activity predictions.
    Rodríguez-Pérez, R ; Bajorath, J
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 34 (2020-10-01), Heft 10, S. 1013-1026
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    Molecular graph convolutions: moving beyond fingerprints.
    Kearnes, S ; McCloskey, K ; et al.
    In: Journal of computer-aided molecular design, Jg. 30 (2016-08-01), Heft 8, S. 595-608
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    Active learning using deep Bayesian networks for surgical workflow analysis.
    Bodenstedt, S ; Rivoir, D ; et al.
    In: International journal of computer assisted radiology and surgery, Jg. 14 (2019-06-01), Heft 6, S. 1079-1087
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    Uncertainty-aware performance assessment of optical imaging modalities with invertible neural networks.
    Adler, TJ ; Ardizzone, L ; et al.
    In: International journal of computer assisted radiology and surgery, Jg. 14 (2019-06-01), Heft 6, S. 997-1007
    Online academicJournal
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