首页> 外文OA文献 >Multicenter prospective testing to predict malignancy in adnexal masses using Bayesian network models.

【2h】

Multicenter prospective testing to predict malignancy in adnexal masses using Bayesian network models.

机译：使用贝叶斯网络模型进行多中心前瞻性测试以预测附件肿块的恶性肿瘤。

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

摘要
著录项
引文网络
相似文献
相关主题

摘要

N/A

机译：不适用

著录项

作者
Gevaert, O; Van Holsbeke, C; Fruscio, R; Guerriero, S; Czekierdowski, A; Savelli, L; Testa, Antonia Carla; Fischerova, D; Jurkovic, D; Bourne, T; Valentin, L; De Moor , B; Timmerman, D;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2008
总页数
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Prospective internal validation of mathematical models to predict malignancy in adnexal masses: results from the international ovarian tumor analysis study. [J] . Van-Holsbeke C, Van-Calster B, Testa AC, Clinical cancer research: an official journal of the American Association for Cancer Research . 2009,第2期

机译：预测附件包块恶性肿瘤的数学模型的前瞻性内部验证：国际卵巢肿瘤分析研究的结果。
2. Comparison of the predictive performance of risk of malignancy indexes 1–4, HE4 and risk of malignancy algorithm in the triage of adnexal masses [J] . Abha Hada, Li-ping Han, Yanyan Chen, Journal of Ovarian Research . 2020,第1期

机译：恶性指标风险预测性能的比较1-4，HE4，以及侧附件中的群落中的恶性算法风险
3. Evaluation of risk of malignancy index in adnexal masses at a tertiary hospital: a prospective study [J] . Ritanjali Behera, Paramita Pradhan, Bharati Misra International Journal of Reproduction, Contraception, Obstetrics and Gynecology . 2020,第3期

机译：高等院医院附件群体恶性指数风险评价：预期研究
4. Predicting the severity of breast masses using Bayesian networks [C] . Elsayad A.M. 2010 The 7th International Conference on Informatics and Systems (INFOS 2010) . 2010

机译：使用贝叶斯网络预测乳房肿块的严重程度
5. Causal not confounded gene networks: Inferring acyclic and non-acyclic gene Bayesian networks in mRNA expression studies using recursive V-structures, genetic variation, and orthogonal causal anchor structural equation models. [D] . Aten, Jason Erik. 2008

机译：因果不混淆的基因网络：使用递归V型结构，遗传变异和正交因果锚结构方程模型，在mRNA表达研究中推断无环和非无环基因贝叶斯网络。
6. Comparison of the predictive performance of risk of malignancy indexes 1–4 HE4 and risk of malignancy algorithm in the triage of adnexal masses [O] . Abha Hada, Li-ping Han, Yanyan Chen, 2020

机译：附件包块分型中恶性肿瘤风险指数1-4HE4和恶性肿瘤风险预测性能的比较
7. Prospective internal validation of mathematical models to predict malignancy in adnexal masses: results from the International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) Study [O] . Van Holsbeke, Caroline, Van Calster, Ben, Testa, Antonia C., 2009

机译：用于预测附件包块恶性肿瘤的数学模型的前瞻性内部验证：国际卵巢肿瘤分析（IOTA）研究的结果
8. Technical Topic 3.2.2.d Bayesian and Non-Parametric Statistics: Integration of Neural Networks with Bayesian Networks for Data Fusion and Predictive Modeling. [R] . Bell, S. 2016

机译：技术主题3.2.2.d贝叶斯和非参数统计：神经网络与贝叶斯网络的集成，用于数据融合和预测建模。

Multicenter prospective testing to predict malignancy in adnexal masses using Bayesian network models.

摘要

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅