Zobrazeno 1 - 10
of 44
pro vyhledávání: '"Dogan, S."'
Autor:
Din MS; Department of Emergency, College of Medicine, Inonu University, Malatya, Turkey. Electronic address: msait.din@gmail.com., Gurbuz S; Department of Emergency, College of Medicine, Inonu University, Malatya, Turkey. Electronic address: sukrugurbuz@gmail.com., Akbal E; Department of Digital Forensics Engineering, College of Technology, Firat University, Elazig, Turkey. Electronic address: erhanakbal@firat.edu.tr., Dogan S; Department of Digital Forensics Engineering, College of Technology, Firat University, Elazig, Turkey. Electronic address: sdogan@firat.edu.tr., Durak MA; Department of Neurosurgery, College of Medicine, Inonu University, Malatya, Turkey. Electronic address: akif.durak@inonu.edu.tr., Yildirim IO; Department of Radiology, College of Medicine, Inonu University, Malatya, Turkey. Electronic address: okan.yildirim@inonu.edu.tr., Tuncer T; Department of Digital Forensics Engineering, College of Technology, Firat University, Elazig, Turkey. Electronic address: turkertuncer@firat.edu.tr.
Publikováno v:
Medical engineering & physics [Med Eng Phys] 2022 Jul; Vol. 105, pp. 103819. Date of Electronic Publication: 2022 May 13.
Autor:
Aydemir E; Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Kirsehir Ahi Evran University, Kirsehir, Turkey. Electronic address: emrah.aydemir@ahievran.edu.tr., Tuncer T; Department of Digital Forensics Engineering, Technology Faculty, Firat University, Elazig, Turkey. Electronic address: turkertuncer@firat.edu.tr., Dogan S; Department of Digital Forensics Engineering, Technology Faculty, Firat University, Elazig, Turkey. Electronic address: sdogan@firat.edu.tr.
Publikováno v:
Medical hypotheses [Med Hypotheses] 2020 Jan; Vol. 134, pp. 109519. Date of Electronic Publication: 2019 Dec 10.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kaplan, E, Chan, WY, Dogan, S, Barua, PD, Bulut, HT, Tuncer, T, Cizik, M, Tan, R-S, Acharya, UR
Ultrasound (US) is an important imaging modality used to assess breast lesions for malignant features. In the past decade, many machine learning models have been developed for automated discrimination of breast cancer versus normal on US images, but
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______363::ac0992af15d6a2a012de1ddad32eaaa4
https://hdl.handle.net/10453/170961
https://hdl.handle.net/10453/170961
PROBLEM: Cough-based disease detection is a hot research topic for machine learning, and much research has been published on the automatic detection of Covid-19. However, these studies are useful for the diagnosis of different diseases. AIM: In this
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______363::c66579bf56bdb2e43f6063176ca31384
https://hdl.handle.net/10453/171045
https://hdl.handle.net/10453/171045
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.