Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
For last few years, researchers are increasingly employing machine learning methods in the domain of cancer prognosis. The main reason behind these efforts is to help oncologist to make accurate and less invasive decisions for the patient's treatment. Moreover, it would relieve many cancer patients from agonizingly complex surgical treatments and their colossal costs. In this paper, we have proposed...
Selection of an appropriate classifier for computer-aided diagnosis (CAD) applications has typically been an ad hoc process. It is difficult to know a priori which classifier will yield high accuracies for a specific application, especially when well-annotated data for classifier training is scarce. In this study, we utilize an inverse power-law model of statistical learning to predict classifier...
The prediction of outcome in newborns with hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) is a problematic task. Here, the ability of a combination of clinical, heart rate and EEG measures to predict outcome at 2 years is investigated. One hour of EEG and ECG recordings were obtained from newborns 24 hours after birth. Each newborn was reassessed at 24 months to investigate their neurodevelopmental outcome...
The current gold standard for predicting disease survival and outcome for lymph node-negative, estrogen receptor-positive breast cancer (LN-, ER+ BC) patients is via the gene-expression based assay, Oncotype DX. In this paper, we present a novel computer-aided prognosis (CAP) scheme that employs quantitatively derived image information to predict patient outcome analogous to the Oncotype DX recurrence...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.