Interpretable machine learning predicts cardiac resynchronization therapy responses from personalized biochemical and biomechanical features

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1472-6947
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Interpretable machine learning predicts cardiac resynchronization therapy responses from personalized biochemical and biomechanical features ; volume:22 ; number:1 ; day:31 ; month:10 ; year:2022 ; pages:1-10 ; date:12.2022
BMC medical informatics and decision making ; 22, Heft 1 (31.10.2022), 1-10, 12.2022

Urheber
Haque, Anamul
Stubbs, Doug
Hubig, Nina C.
Spinale, Francis G.
Richardson, William J.
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s12911-022-02015-0
URN
urn:nbn:de:101:1-2023011509031627639276
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:37 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Haque, Anamul
  • Stubbs, Doug
  • Hubig, Nina C.
  • Spinale, Francis G.
  • Richardson, William J.
  • SpringerLink (Online service)

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