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首页> Frontiers in neuroinformatics> Detection of pulmonary embolism severity using clinical characteristics, hematological indices, and machine learning techniques.

Detection of pulmonary embolism severity using clinical characteristics, hematological indices, and machine learning techniques.

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第一作者： Hang,Su
第一单位： College of Computer Science and Technology, Changchun Normal University, Changchun, Jilin, China.
作者： Hang,Su [1] ; Zhengyuan,Han [2] ; Yujie,Fu [2] ; Dong,Zhao [1] ; Fanhua,Yu [1] ; Ali Asghar,Heidari [3] ; Yu,Zhang [1] ; Yeqi,Shou [2] ; Peiliang,Wu [2] ; Huiling,Chen [4] ; Yanfan,Chen [2]
作者单位： College of Computer Science and Technology, Changchun Normal University, Changchun, Jilin, China. [1] Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, China. [2] School of Surveying and Geospatial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran. [3] College of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, Wenzhou, Zhejiang, China. [4]
关键词 disease diagnosisextreme learning machinefeature selectionmachine learningmeta-heuristicpulmonary embolismswarm-intelligence
DOI 10.3389/fninf.2022.1029690
PMID 36590906
发布时间 2023-01-03
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Frontiers in neuroinformatics

Frontiers in neuroinformatics

2022年16卷

1029690页

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