机译:基于机器学习算法的冠状动脉疾病风险预测模型
Sandor Lifesci Pvt Ltd Banjara Hills Rd 3 Hyderabad Telangana India;
King Saud Univ Coll Sci Ctr Excellence Biotechnol Res Riyadh Saudi Arabia;
Nizams Inst Med Sci Dept Clin Pharmacol &
Therapeut Hyderabad Telangana India;
Sandor Lifesci Pvt Ltd Banjara Hills Rd 3 Hyderabad Telangana India;
King Saud Univ Coll Sci Dept Biochem Riyadh Saudi Arabia;
Nizams Inst Med Sci Dept Clin Pharmacol &
Therapeut Hyderabad Telangana India;
Coronary artery disease; Folate and xenobiotic pathways; Ensemble machine learning algorithm; Multifactor dimensionality reduction; Recursive partitioning;
机译:基于机器学习算法的冠状动脉疾病风险预测模型
机译:基于冠心病患者临床数据的基于逆问题算法的冠状动脉狭窄读数预测
机译:机器学习框架中基于PCA的轮询策略在血管内超声中评估冠状动脉疾病风险:颈动脉和冠状动脉灰斑形态之间的联系
机译:Euroscore和我们的风险预测模型用于冠状动脉旁路冠状动脉左右疾病的冠状动脉旁路移植的外科和全因导致死亡率
机译:比较40岁以下的患者和40岁以上进行冠状动脉搭桥术的患者的术前选择的冠心病危险因素。
机译:利用新型SNP的机器学习模型显示出增强的冠状动脉疾病严重程度预测
机译:通过使用Gensini评分对机器学习模型和框架风险分数预测冠状动脉疾病的存在和严重程度的比较