PORTO @ 
Archivio Istituzionale della Ricerca
IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishAutomated detection of chronic kidney disease using higher-order features and elongated quinary patterns from B-mode ultrasound images / Acharya, U. R.; Meiburger, K. M.; Koh, J. E. W.; Hagiwara, Y.; Oh, S. L.; Leong, S. S.; Ciaccio, E. J.; Wong, J. H. D.; Shah, M. N. M.; Molinari, F.; Ng, K. H.. - In: NEURAL COMPUTING & APPLICATIONS. - ISSN 0941-0643. - (2019).
| Titolo: | Automated detection of chronic kidney disease using higher-order features and elongated quinary patterns from B-mode ultrasound images |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2019 |
| Rivista: | |
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1007/s00521-019-04025-y |
| Appare nelle tipologie: | 1.1 Articolo in rivista |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| NCAA-S-18-04065.pdf | Post Print | 2. Post-print / Author's Accepted Manuscript | PUBBLICO - Tutti i diritti riservati | Visibile a tuttiVisualizza/Apri |
| 2019_NCAA_ChronicKidneyDisease.pdf | 2a Post-print versione editoriale / Version of Record | Non Pubblico - Accesso privato/ristretto | Administrator Richiedi una copia |
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
http://hdl.handle.net/11583/2739352
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Copyright © 2021