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J-GLOBAL ID：201902215220308858 整理番号：19A0468660

病院ビッグデータを用いた層内再発接続を伴う畳込みニューラルネットワークに基づく疾患リスク評価のための深部特徴学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Feature Learning for Disease Risk Assessment Based on Convolutional Neural Network With Intra-Layer Recurrent Connection by Using Hospital Big Data

著者 (6件)：

Usama Mohd

(Embedded and Pervasive Computing Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)

Ahmad Belal

(Embedded and Pervasive Computing Lab, School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)

Wan Jiafu

(School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China)

Hossain M. Shamim

(Department of Software Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)

Alhamid Mohammed F.

(Department of Software Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)

Hossain M. Anwar

(Department of Software Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia)

資料名：

IEEE Access (IEEE Access)

巻： 6 ページ： 67927-67939 発行年： 2018年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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