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J-GLOBAL ID：202002226394489884   整理番号：20A1165042

主幹動脈閉塞症例の予後予測:Deep learningによる高次元データの活用

著者 (11件)： 西秀久 (京大 医 脳神経外科) ,  大石直也 (京大 医学研究科 メディカルイノベーションセ) ,  石井暁 (京大 医 脳神経外科) ,  千原英夫 (小倉記念病院 脳神経外科) ,  小倉健紀 (小倉記念病院 脳神経外科) ,  山尾幸広 (京大 医 脳神経外科) ,  大川将和 (京大 医 脳神経外科) ,  菊池隆幸 (京大 医 脳神経外科) ,  波多野武人 (小倉記念病院 脳神経外科) ,  中原一郎 (藤田医大 医 脳卒中科) ,  宮本享 (京大 医 脳神経外科)
資料名： 日本心血管脳卒中学会学術集会プログラム・抄録集
巻： 6th  ページ： 73  発行年： 2019年06月 
JST資料番号： F2151A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *機械的血栓回収術 ,...

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分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動脈閉塞 ,  症例 ,  予後予測 ,  高次元データ ,  活用