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    Machine learning constructs a diagnostic prediction model for calculous pyonephrosis.
    Yang, Bin ; Zhong, Jiao ; et al.
    In: Urolithiasis, Jg. 52 (2024-06-19), Heft 1, S. 1-19
    Online academicJournal
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    Study of machine learning techniques for outcome assessment of leptospirosis patients.
    Silva, Andreia Ferreira da ; Figueiredo, Karla ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-06-17), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Differentiation between atypical anorexia nervosa and anorexia nervosa using machine learning.
    Sandoval‐Araujo, Luis E. ; Cusack, Claire E. ; et al.
    In: International Journal of Eating Disorders, Jg. 57 (2024-04-01), Heft 4, S. 937-950
    Online academicJournal
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    Keratoconus Diagnosis: From Fundamentals to Artificial Intelligence: A Systematic Narrative Review.
    Niazi, Sana ; Jiménez-García, Marta ; et al.
    In: Diagnostics (2075-4418), Jg. 13 (2023-08-15), Heft 16, S. 2715-2743
    Online academicJournal
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    A novel diversity-based ensemble approach with genetic algorithm for effective disease diagnosis.
    Arukonda, Srinivas ; Cheruku, Ramalingaswamy
    In: Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies & Applications, Jg. 27 (2023-07-15), Heft 14, S. 9907-9926
    Online academicJournal
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    Machine learning and network analysis for diagnosis and prediction in disorders of consciousness.
    Narayanan, Ajit ; Magee, Wendy L. ; et al.
    In: BMC Medical Informatics & Decision Making, Jg. 23 (2023-02-28), Heft 1, S. 1-17
    Online academicJournal
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    Identifying Autism with Head Movement Features by Implementing Machine Learning Algorithms.
    Zhao, Zhong ; Zhu, Zhipeng ; et al.
    In: Journal of Autism & Developmental Disorders, Jg. 52 (2022-07-01), Heft 7, S. 3038-3049
    Online academicJournal
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    Towards Multimodal Equipment to Help in the Diagnosis of COVID-19 Using Machine Learning Algorithms.
    Villa-Parra, Ana Cecilia ; Criollo, Ismael ; et al.
    In: Sensors (14248220), Jg. 22 (2022-06-15), Heft 12, S. N.PAG- (18S.)
    Online academicJournal
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    Diagnosis of Tooth Prognosis Using Artificial Intelligence.
    Lee, Sang J. ; Chung, Dahee ; et al.
    In: Diagnostics (2075-4418), Jg. 12 (2022-06-01), Heft 6, S. 1422-1431
    Online academicJournal
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    A Two-Step Data Normalization Approach for Improving Classification Accuracy in the Medical Diagnosis Domain.
    Izonin, Ivan ; Tkachenko, Roman ; et al.
    In: Mathematics (2227-7390), Jg. 10 (2022-06-01), Heft 11, S. 1942-1959
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    Machine learning‐based decision tree classifier for the diagnosis of progressive supranuclear palsy and corticobasal degeneration.
    Koga, Shunsuke ; Zhou, Xiaolai ; et al.
    In: Neuropathology & Applied Neurobiology, Jg. 47 (2021-12-01), Heft 7, S. 931-941
    Online academicJournal
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    Machine Learning Methods to Evaluate the Depression Status of Chinese Recruits: A Diagnostic Study.
    Zhao, Mengxue ; Feng, Zhengzhi
    In: Neuropsychiatric Disease & Treatment, Jg. 16 (2020-11-01), S. 2743-2752
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    Predictive validity of radiographic signs of complete discoid lateral meniscus in children using machine learning techniques.
    Ha, Chul‐Won ; Kim, Seong Hwan ; et al.
    In: Journal of Orthopaedic Research, Jg. 38 (2020-06-01), Heft 6, S. 1279-1288
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    Machine Learning Creates a Simple Endoscopic Classification System that Improves Dysplasia Detection in Barrett’s Oesophagus amongst Non-expert Endoscopists.
    Sehgal, Vinay ; Rosenfeld, Avi ; et al.
    In: Gastroenterology Research & Practice, 2018-08-29, S. 1-9
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    A new scheme for strain typing of methicillin-resistant Staphylococcus aureus on the basis of matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry by using machine learning approach.
    Wang, Hsin-Yao ; Lee, Tzong-Yi ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 13 (2018-03-13), Heft 3, S. 1-16
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    Quantifying Risk for Anxiety Disorders in Preschool Children: A Machine Learning Approach.
    Carpenter, Kimberly L. H. ; Sprechmann, Pablo ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 11 (2016-11-23), Heft 11, S. 1-20
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    Divide and Conquer: Sub-Grouping of ASD Improves ASD Detection Based on Brain Morphometry.
    Katuwal, Gajendra J. ; Baum, Stefi A. ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 11 (2016-04-11), Heft 4, S. 1-24
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    Evaluation of a Decision Support System for Obstructive Sleep Apnea with Nonlinear Analysis of Respiratory Signals.
    Kaimakamis, Evangelos ; Tsara, Venetia ; et al.
    In: PLoS ONE, Jg. 11 (2016-03-03), Heft 3, S. 1-16
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    Accurate Prediction of Advanced Liver Fibrosis Using the Decision Tree Learning Algorithm in Chronic Hepatitis C Egyptian Patients.
    Hashem, Somaya ; Esmat, Gamal ; et al.
    In: Gastroenterology Research & Practice, 2016-01-06, S. 1-7
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    Machine learning approaches for integrating clinical and imaging features in late-life depression classification and response prediction.
    Patel, Meenal J. ; Andreescu, Carmen ; et al.
    In: International Journal of Geriatric Psychiatry, Jg. 30 (2015-10-01), Heft 10, S. 1056-1067
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