Zobrazeno 1 - 10
of 48
pro vyhledávání: '"Adhikari, Lasith"'
Autor:
Datta, Shounak, Loftus, Tyler J., Ruppert, Matthew M., Giordano, Chris, Adhikari, Lasith, Peng, Ying-Chih, Ren, Yuanfang, Shickel, Benjamin, Feng, Zheng, Lipori, Gloria, Upchurch Jr., Gilbert R., Li, Xiaolin, Rashidi, Parisa, Ozrazgat-Baslanti, Tezcan, Bihorac, Azra
To test the hypothesis that accuracy, discrimination, and precision in predicting postoperative complications improve when using both preoperative and intraoperative data input features versus preoperative data alone. Models that predict postoperativ
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.12895
Autor:
Adhikari, Lasith, Ozrazgat-Baslanti, Tezcan, Thottakkara, Paul, Ebadi, Ashkan, Motaei, Amir, Rashidi, Parisa, Li, Xiaolin, Bihorac, Azra
Acute kidney injury (AKI) is a common and serious complication after a surgery which is associated with morbidity and mortality. The majority of existing perioperative AKI risk score prediction models are limited in their generalizability and do not
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1805.05452
Autor:
Shickel, Benjamin, Loftus, Tyler J., Adhikari, Lasith, Ozrazgat-Baslanti, Tezcan, Bihorac, Azra, Rashidi, Parisa
Publikováno v:
Scientific Reports (2019) 9:1879
Traditional methods for assessing illness severity and predicting in-hospital mortality among critically ill patients require time-consuming, error-prone calculations using static variable thresholds. These methods do not capitalize on the emerging a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1802.10238
This work addresses the recovery and demixing problem of signals that are sparse in some general dictionary. Involved applications include source separation, image inpainting, super-resolution, and restoration of signals corrupted by clipping, satura
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1703.07967
In this paper, we solve the l2-l1 sparse recovery problem by transforming the objective function of this problem into an unconstrained differentiable function and apply a limited-memory trust-region method. Unlike gradient projection-type methods, wh
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1602.08813
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.
Autor:
Adhikari, Lasith1,2, Ozrazgat-Baslanti, Tezcan1,2, Ruppert, Matthew1,2, Madushani, R. W. M. A.1,2, Paliwal, Srajan1,2, Hashemighouchani, Haleh1,2, Zheng, Feng2,3, Tao, Ming1,2, Lopes, Juliano M.2, Li, Xiaolin2,3, Rashidi, Parisa2,4, Bihorac, Azra1,2 abihorac@ufl.edu
Publikováno v:
PLoS ONE. 4/4/2019, Vol. 14 Issue 4, p1-26. 26p.
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.