Vain rekisteröityneet käyttäjät voivat kääntää artikkeleita
Kirjaudu sisään Rekisteröidy
To develop and validate an interpretable and repeatable machine learning model approach to predict molecular subtypes of breast cancer from clinical metainformation together with mammography and MRI images.We retrospectively assessed 363 breast cancer cases
Vain rekisteröityneet käyttäjät voivat kääntää artikkeleita
Kirjaudu sisään Rekisteröidy
In this work, untargeted metabolomics was used to unveil the impact of a Eucalyptus (E. nitens) lipophilic outer bark extract on the metabolism of triple negative breast cancer (TNBC) and non-tumour breast cells. Integrative analysis of culture medium, intracellular polar metabolites and cellular
Vain rekisteröityneet käyttäjät voivat kääntää artikkeleita
Kirjaudu sisään Rekisteröidy
OBJECTIVE
To propose a new flexible and sparse classifier that results in interpretable decision support systems.
METHODS
Support vector machines (SVMs) for classification are very powerful methods to obtain classifiers for complex problems. Although the performance of these methods is consistently
Vain rekisteröityneet käyttäjät voivat kääntää artikkeleita
Kirjaudu sisään Rekisteröidy
Background: Lung and breast cancers are common in the world and represent major public health problems. Systemic chemotherapy is an effective way to prolong survival but it is associated with side effects. Plants are used as traditional treatments for many types of cancers, mostly in
Vain rekisteröityneet käyttäjät voivat kääntää artikkeleita
Kirjaudu sisään Rekisteröidy
Background and objective: Bayesian network is a probabilistic model of which the prediction accuracy may not be one of the highest in the machine learning family. Deep learning (DL) on the other hand possess of higher predictive power
Järjestä kiinnostuksesi ja pysy ajan tasalla uutisista, kliinisistä tutkimuksista ja patenteista
Kirjoita oire tai sairaus ja lue yrtteistä, jotka saattavat auttaa, kirjoita yrtti ja näe taudit ja oireet, joita vastaan sitä käytetään. * Kaikki tiedot perustuvat julkaistuun tieteelliseen tutkimukseen