机译:感染状态结果,机器学习方法和病毒类型相互影响,影响常规病理实验室分析中不平衡数据对肝炎病毒免疫分析结果的优化预测
机译:在支持向量机应用之前,通过数据平衡和特征选择来增强不平衡常规病理数据中肝炎病毒免疫测定结果的预测
机译:献血者中的丙型肝炎感染:通过逆转录酶巢式聚合酶链反应(RT-PCR)诊断丙型肝炎病毒,并与酶免疫测定(EIA)和重组蛋白免疫印迹测定(RIBA)状态相关
机译:通过重组免疫印迹法对法国丙型肝炎病毒(信)进行抗NS5分离的反应,在法国献血者中感染了GB丙型/丙型肝炎病毒
机译:应用机器学习方法预测丙型肝炎病毒感染状态的影响
机译:感染状态结果机器学习方法和病毒类型相互影响影响常规病理实验室分析中不平衡数据对肝炎病毒免疫测定结果的优化预测
机译:感染状况的结果,机器学习方法和病毒类型相互影响,从而影响不平衡数据中常规病理实验室测定对肝炎病毒免疫测定结果的优化预测