Optimal machine learning methods for prediction of high-flow nasal cannula outcomes using image features from electrical impedance tomography

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
In: Computer Methods and Programs in Biomedicine 238.2023, August, 107613

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Furtwangen
(wer)
Hochschule Furtwangen
(wann)
2023
Urheber
Yang, Lin
Li, Zhe
Dai, Meng
Fu, Feng
Möller, Knut
Gao, Yuan
Zhao, Zhanqi

DOI
10.1016/j.cmpb.2023.107613
URN
urn:nbn:de:bsz:fn1-opus4-101782
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:27 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Yang, Lin
  • Li, Zhe
  • Dai, Meng
  • Fu, Feng
  • Möller, Knut
  • Gao, Yuan
  • Zhao, Zhanqi
  • Hochschule Furtwangen

Entstanden

  • 2023

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