文献
J-GLOBAL ID:201702284041737270
整理番号:17A0376396
高尿酸血症医療機械学習アプローチのための仮想スクリーニングにおける支援機械学習法ことができるか【Powered by NICT】
How can machine-learning methods assist in virtual screening for hyperuricemia? A healthcare machine-learning approach
著者 (4件):
Ichikawa Daisuke
(Dep. of Clinical Information Engineering, Division of Social Medicine, Graduate School of Medicine, Univ. of Tokyo, Japan)
,
Saito Toki
(Dep. of Clinical Information Engineering, Division of Social Medicine, Graduate School of Medicine, Univ. of Tokyo, Japan)
,
Ujita Waka
(Dep. of Clinical Information Engineering, Division of Social Medicine, Graduate School of Medicine, Univ. of Tokyo, Japan)
,
Oyama Hiroshi
(Dep. of Clinical Information Engineering, Division of Social Medicine, Graduate School of Medicine, Univ. of Tokyo, Japan)
資料名:
Journal of Biomedical Informatics
(Journal of Biomedical Informatics)
巻:
64
ページ:
20-24
発行年:
2016年
JST資料番号:
B0827A
ISSN:
1532-0464
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)