Validation of a Machine Learning Approach for Venous Thromboembolism Risk Prediction in Oncology

Using kernel machine learning (ML) and random optimization (RO) techniques, we recently developed a set of venous thromboembolism (VTE) risk predictors, which could be useful to devise a web interface for VTE risk stratification in chemotherapy-treated cancer patients. This study was designed to val...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:Dis Markers
المؤلفون الرئيسيون: Ferroni, Patrizia, Zanzotto, Fabio M., Scarpato, Noemi, Riondino, Silvia, Guadagni, Fiorella, Roselli, Mario
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: Hindawi 2017
الموضوعات:
Research Article
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5623790/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29104344
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1155/2017/8781379
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة