Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1330387384 |
Titel | Early prediction of ventricular peritoneal shunt dependency in aneurysmal subarachnoid haemorrhage patients by recurrent neural network-based machine learning using routine intensive care unit data / by Nils Schweingruber, Jan Bremer, Anton Wiehe, Marius Marc-Daniel Mader, Christina Mayer, Marcel Seungsu Woo, Stefan Kluge, Jörn Grensemann, Fanny Quandt, Jens Gempt, Marlene Fischer, Götz Thomalla, Christian Gerloff, Jennifer Sauvigny, Patrick Czorlich |
Person(en) |
Schweingruber, Nils (Verfasser) Bremer, Jan (Verfasser) Wiehe, Anton (Verfasser) Mader, Marius Marc-Daniel (Verfasser) Mayer, Christina (Verfasser) Woo, Marcel Seungsu (Verfasser) Kluge, Stefan (Verfasser) Grensemann, Jörn (Verfasser) Quandt, Fanny (Verfasser) Gempt, Jens (Verfasser) Fischer, Marlene (Verfasser) Thomalla, Götz (Verfasser) Gerloff, Christian (Verfasser) Sauvigny, Jennifer (Verfasser) Czorlich, Patrick (Verfasser) |
Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2405230710240.048343049459 DOI: 10.1007/s10877-024-01151-4 |
URL | https://doi.org/10.1007/s10877-024-01151-4 |
Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
DDC-Notation | 616.028 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
Sprache(n) | Englisch (eng) |
Beziehungen | Enthalten in: Journal of clinical monitoring and computing (21.3.2024: 1-12) |
Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
