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1
Rule-Based DSL for Continuous Features and ML Models Select..:
Zhao, Wanqi
;
Wendt, Karsten
;
Ziemssen, Tjalf
.
Applied Sciences. 14 (2024) 14 - p. 6193 , 2024
Link:
https://doi.org/10.3390/..
?
2
Unsupervised meta-clustering identifies risk clusters in ac..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Röllig, Christoph
;
Metzeler, Klaus
...
Communications Medicine. 3 (2023) 1 - p. , 2023
Link:
https://doi.org/10.1038/..
?
3
Data-Driven Digital Twins in Surgery utilizing Augmented Re..:
, In:
2022 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)
,
Riedel, Paul
;
Riesner, Michael
;
Wendt, Karsten
. - p. 580-585 , 2022
Link:
https://doi.org/10.1109/..
?
4
Transparent Quality Optimization for Machine Learning-Based..:
Wendt, Karsten
;
Trentzsch, Katrin
;
Haase, Rocco
...
Journal of Personalized Medicine. 12 (2022) 6 - p. 908 , 2022
Link:
https://doi.org/10.3390/..
?
5
Deep learning identifies Acute Promyelocytic Leukemia in bo..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Schmittmann, Tim
;
Riechert, Sebastian
...
BMC Cancer. 22 (2022) 1 - p. , 2022
Link:
https://doi.org/10.1186/..
?
6
Reinforcement Learning for Precision Oncology:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Wendt, Karsten
;
Bornhäuser, Martin
.
Cancers. 13 (2021) 18 - p. 4624 , 2021
Link:
https://doi.org/10.3390/..
?
7
Deep learning detects acute myeloid leukemia and predicts N..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Middeke, Jan Moritz
;
Riechert, Sebastian
...
Leukemia. 36 (2021) 1 - p. 111-118 , 2021
Link:
https://doi.org/10.1038/..
?
8
Application of machine learning in the management of acute ..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Bornhäuser, Martin
;
Wendt, Karsten
.
Blood Advances. 4 (2020) 23 - p. 6077-6085 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1182/..
?
9
A comprehensive workflow for general-purpose neural modelin..:
Brüderle, Daniel
;
Petrovici, Mihai A.
;
Vogginger, Bernhard
...
Biological Cybernetics. 104 (2011) 4-5 - p. 263-296 , 2011
Link:
https://doi.org/10.1007/..
?
10
Unsupervised meta-clustering identifies risk clusters in ac..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Röllig, Christoph
;
Metzeler, Klaus
...
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10192332/. , 2023
Link:
http://www.ncbi.nlm.nih...
?
11
Corrigendum: Data-Driven Digital Twins in Surgery utilizing..:
Riedel, Paul
;
Riesner, Michael
;
Wendt, Karsten
.
10.1109/ICCWorkshops53468.2022.9814537. , 2023
Link:
https://nbn-resolving.or..
?
12
Deep learning identifies Acute Promyelocytic Leukemia in bo..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Schmittmann, Tim
;
Riechert, Sebastian
...
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8864866/. , 2022
Link:
http://www.ncbi.nlm.nih...
?
13
Prediction of complete remission and survival in acute myel..:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Röllig, Christoph
;
Metzeler, Klaus
...
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9973482/. , 2022
Link:
http://www.ncbi.nlm.nih...
?
14
Transparent Quality Optimization for Machine Learning-Based..:
Wendt, Karsten
;
Trentzsch, Katrin
;
Haase, Rocco
...
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9224715/. , 2022
Link:
http://www.ncbi.nlm.nih...
?
15
Semi-supervised learning in cancer diagnostics:
Eckardt, Jan-Niklas
;
Bornhäuser, Martin
;
Wendt, Karsten
.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9329803/. , 2022
Link:
http://www.ncbi.nlm.nih...
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