Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 3 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM103017
035-os BibID:
(Wos)000685503300008 (Scopus)85107912293 (cikkazonosító)106180
Első szerző:
De Brouwer, Edward
Cím:
Longitudinal machine learning modeling of MS patient trajectories improves predictions of disability progression / De Brouwer Edward, Becker Thijs, Moreau Yves, Havrdova Eva Kubala, Trojano Maria, Eichau Sara, Ozakbas Serkan, Onofrj Marco, Grammond Pierre, Kuhle Jens, Kappos Ludwig, Sola Patrizia, Cartechini Elisabetta, Lechner-Scott Jeannette, Alroughani Raed, Gerlach Oliver, Kalincik Tomas, Granella Franco, Grand'Maison Francois, Bergamaschi Roberto, José Sá Maria, Van Wijmeersch Bart, Soysal Aysun, Sanchez-Menoyo Jose Luis, Solaro Claudio, Boz Cavit, Iuliano Gerardo, Buzzard Katherine, Aguera-Morales Eduardo, Terzi Murat, Trivio Tamara Castillo, Spitaleri Daniele, Van Pesch Vincent, Shaygannejad Vahid, Moore Fraser, Oreja-Guevara Celia, Maimone Davide, Gouider Riadh, Csepany Tunde, Ramo-Tello Cristina, Peeters Liesbet
Dátum:
2021
ISSN:
0169-2607
Megjegyzések:
Background and Objectives: Research in Multiple Sclerosis (MS) has recently focused on extracting knowledge from real-world clinical data sources. This type of data is more abundant than data produced during clinical trials and potentially more informative about real-world clinical practice. However, this comes at the cost of less curated and controlled data sets. In this work we aim to predict disability progression by optimally extracting information from longitudinal patient data in the real-world setting, with a special focus on the sporadic sampling problem. Methods: We use machine learning methods suited for patient trajectories modeling, such as recurrent neural networks and tensor factorization. A subset of 6682 patients from the MSBase registry is used. Results: We can predict disability progression of patients in a two-year horizon with an ROC-AUC of 0.85, which represents a 32% decrease in the ranking pair error (1-AUC) compared to reference methods using static clinical features. Conclusions: Compared to the models available in the literature, this work uses the most complete patient history for MS disease progression prediction and represents a step forward towards AI-assisted precision medicine in MS.
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Klinikai orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:
Computer Methods And Programs In Biomedicine. - 208 (2021), p. 1-14. -
További szerzők:
Becker, Thijs
Moreau, Yves
Havrdova, Eva
Trojano, Maria
Eichau, Sara
Ozakbas, Serkan
Onofrj, Marco
Grammond, Pierre
Kuhle, Jens
Kappos, Ludwig
Sola, Patrizia
Cartechini, Elisabetta
Lechner-Scott, Jeannette
Alroughani, Raed
Gerlach, Oliver
Kalincik, Tomas
Granella, Franco
Grand'Maison, Francois
Bergamaschi, Roberto
José Sá, Maria
Van Wijmeersch, Bart
Soysal, Aysun
Sanchez-Menoyo, Jose
Solaro, Claudio
Boz, Cavit
Iuliano, Gerardo
Buzzard, Katherine
Aguera-Morales, Eduardo
Terzi, Murat
Trivio, Tamara Castillo
Spitaleri, Daniele
Pesch, Vincent van
Shaygannejad, Vahid
Moore, Fraser
Oreja-Guevara, Celia
Maimone, Davide
Gouider, Riadh
Csépány Tünde (1956-) (neurológus, pszichiáter)
Ramo-Tello, Cristina
Peeters, Liesbet
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
2.
001-es BibID:
BIBFORM023393
Első szerző:
Hegedűs Csaba (fogszakorvos)
Cím:
3D reconstruction based on hard tissue microtome cross-section pictures in dentistry / Csaba Hegedűs, Emese Flóra-Nagy, Renáta Martos, Alexander Juhász, Ildikó Fülöp, Sándor Pomaházi, István Péter Nagy, Zoltán Tóth, Ildikó Márton, Gusztáv Keszthelyi
Dátum:
2000
Megjegyzések:
The aim of this study was to examine the accuracy of the computerized 3D surface analyzing and volume measuring method in dentistry. Two different types of test objects were used in the first part of the measurements. Each sample of the two groups was cross-sectioned using a hard tissue microtome. The sections were photographed on both sides and were projected on a graphical tablet and analyzed using a computer program. The measured and calculated parameters were compared. In the second part, 200 microm thick horizontal sections were prepared from 11 human incisor roots using the hard tissue microtome. This way, five sections were prepared from the apical 2 mm of each root. The effects of section thickness and number were modeled by decreasing the inclusion rate of the obtained number of sections from 10 to 2 and its influence on the calculated results was determined. This method was suitable for the approximation and analysis of 3D parameters. The results indicated that using 200-300 microm section thickness, the measured values were approximately 8-21% lower than the real parameters.
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Klinikai orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
Megjelenés:
Computer Methods and Programs in Biomedicine 63 : 2 (2000), p. 77-84. -
További szerzők:
Flóra-Nagy Emese (fogorvos)
Martos Renáta (1975-) (fogszakorvos)
Juhász Alexander (1960-) (egyetemi adjunktus)
Fülöp Ildikó
Pomaházi Sándor
Nagy István Péter (1964-) (vegyész, kémikus)
Tóth Zoltán (1952-) (vegyész, kémikus)
Márton Ildikó (1954-) (fogszakorvos)
Keszthelyi Gusztáv (1941-2011) (fogszakorvos)
Internet cím:
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
elektronikus változat
DOI
Szerző által megadott URL
Borító:
Saját polcon:
3.
001-es BibID:
BIBFORM004846
035-os BibID:
(scopus)3242784810 (wos)000223353700003
Első szerző:
Szentesi Gergely (kémia-fizika tanár)
Cím:
Computer program for determining fluorescence resonance energy transfer efficiency from flow cytometric data on a cell-by-cell basis / Szentesi, G., Horvath, G., Bori, I., Vamosi, G., Szollosi, J., Gaspar, R., Damjanovich, S., Jenei, A., Matyus, L.
Dátum:
2004
Megjegyzések:
The determination of fluorescence resonance energy transfer (FRET) with flow cytometry (FCET) is one of the most efficient tools to study the proximity relationships of cell membrane components in cell populations on a cell-by-cell basis. Because of the high amount of data and the relatively tedious calculations, this procedure should be assisted by powerful data processing software. The currently available programs are not able to fulfill this requirement. We developed a Windows-based program to calculate fluorescence resonance energy transfer efficiency values from list mode flow cytometry standard (FCS) files. This program displays the measured data in standard plots by generating one- and two-parameter histograms on linear or logarithmic scales. A graphical gating tool allows the user to select the desired cell population according to any combination of the parameter values. The program performs several statistical calculations, including mean, S.D., percent of the gated data. We have implemented two types of data sheet for FRET calculations to aid and guide the user during the analysis: one with population-mean-based autofluorescence correction and the other with spectrum-based cell-by-cell autofluorescence correction. In this paper, we describe the gating algorithms, the file opening procedure and the rules of gating. The structure of the program and a short description of the graphical user-interface (GUI) are also presented in this article.
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Elméleti orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Algorithms
analysis
Biophysics
Cell Membrane
Computer Simulation
Energy Transfer
Flow Cytometry
Fluorescence
Fluorescence Resonance Energy Transfer
Humans
Hungary
methods
Research
Software
Support
egyetemen (Magyarországon) készült közlemény
Megjelenés:
Computer Methods and Programs in Biomedicine. - 75 : 3 (2004), p. 201-211. -
További szerzők:
Horváth Gábor (1974-) (biofizikus)
Bori Imre (1929-2004)
Vámosi György (1967-) (biofizikus)
Szöllősi János (1953-) (biofizikus)
Gáspár Rezső (1944-) (biofizikus)
Damjanovich Sándor (1936-2017) (biofizikus)
Jenei Attila (1966-) (biofizikus)
Mátyus László (1956-) (biofizikus)
Internet cím:
elektronikus változat
DOI
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.