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Predicting stroke lesion and clinical outcome with random forests
Oskar Maier
*
,
Heinz Handels
*
Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit
Institut für Medizinische Informatik
12
Zitate (Scopus)
Übersicht
Fingerprint
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Predicting stroke lesion and clinical outcome with random forests“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Gewichtung
Alphabetisch
Computer Science
Random Decision Forest
100%
Clinical Outcome
100%
image feature
50%
Random Forest Classifier
50%
Training Dataset
50%
Treatment Decision
50%
Medicine and Dentistry
Apoplexy
100%
Brain Ischemia
100%
Prognosis
50%
Neuroscience
Cerebrovascular Accident
100%
Brain Ischemia
100%
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Random Forest
100%