Predictive modeling of arginine vasopressin deficiency after transsphenoidal pituitary adenoma resection by using multiple machine learning algorithms

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

Erschienen in
Predictive modeling of arginine vasopressin deficiency after transsphenoidal pituitary adenoma resection by using multiple machine learning algorithms ; volume:14 ; number:1 ; day:27 ; month:9 ; year:2024 ; pages:1-13 ; date:12.2024
Scientific reports ; 14, Heft 1 (27.9.2024), 1-13, 12.2024

Urheber
Chen, Yuyang
Zhong, Jiansheng
Li, Haixiang
Lin, Kunzhe
Wei, Liangfeng
Wang, Shousen
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41598-024-72486-w
URN
urn:nbn:de:101:1-2412132108122.079517264111
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:22 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Chen, Yuyang
  • Zhong, Jiansheng
  • Li, Haixiang
  • Lin, Kunzhe
  • Wei, Liangfeng
  • Wang, Shousen
  • SpringerLink (Online service)

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