Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-46245
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Titel: microRNA neural networks improve diagnosis of acute coronary syndrome (ACS)
VerfasserIn: Kayvanpour, Elham
Gi, Weng-Tein
Sedaghat-Hamedani, Farbod
Lehmann, David H.
Frese, Karen S.
Haas, Jan
Tappu, Rewati
Samani, Omid Shirvani
Nietsch, Rouven
Kahraman, Mustafa
Fehlmann, Tobias
Müller-Hennessen, Matthias
Weis, Tanja
Giannitsis, Evangelos
Niederdränk, Torsten
Keller, Andreas
Katus, Hugo A.
Meder, Benjamin
Sprache: Englisch
Titel: Journal of Molecular and Cellular Cardiology
Bandnummer: 151 (2021)
Seiten: 155-162
Verlag/Plattform: Elsevier
Erscheinungsjahr: 2020
Freie Schlagwörter: Acute coronary syndrome
microRNA
Deep learning
High-sensitive troponin
DDC-Sachgruppe: 610 Medizin, Gesundheit
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1016/j.yjmcc.2020.04.014
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1016/j.yjmcc.2020.04.014
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-462451
hdl:20.500.11880/40538
http://dx.doi.org/10.22028/D291-46245
ISSN: 0022-2828
Datum des Eintrags: 10-Sep-2025
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: Supplementary data
In Beziehung stehendes Objekt: https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0022282820300973-mmc1.pptx
https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0022282820300973-mmc2.docx
https://ars.els-cdn.com/content/image/1-s2.0-S0022282820300973-mmc3.docx
Fakultät: M - Medizinische Fakultät
Fachrichtung: M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik
Professur: M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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