Machine-Learning; Spine-Surgery; Complication-Prediction; NSQIP; Logistic-Regression; Adaboost; Decision-Trees; KNN; Stochastic-Gradient-Descent;
机译:对Shahsavari等人编辑的信致函。 关于“预测脊柱手术中的医学并发症:评估新的在线风险计算器”由M.F.Kasparek等。 (EUR SPINE J:DOI:10.1007 / S00586-018-5707-9)和给Shahsavari等人编辑的信函的回复。 关于“预测脊柱手术中的医学并发症:评估新的在线风险计算器”由M.F.Kasparek等。 (EUR SPINE J:DOI:10.1007 / S00586-018-5707-9)
机译:检查人工神经网络机器学习模型的能力,准确预测后腰椎脊柱融合后的并发症
机译:选修脊柱手术后预测非常规放电:使用机构数据的机器学习算法外部验证
机译:使用机器学习预测脊柱手术并发症
机译:在美国比较与颈椎手术治疗创伤性损伤和退行性疾病相关的并发症。
机译:检查人工神经网络机器学习模型准确预测后路腰椎融合术后并发症的能力
机译:检查人工神经网络机器学习模型的能力,准确预测后腰椎脊柱融合后的并发症