Výsledky vyhledávání - "SZEKÉR, Szabolcs"

Akademický článek

A general text mining method to extract echocardiography measurement results from echocardiography documents

Autor: Szekér, Szabolcs, Fogarassy, György, Vathy-Fogarassy, Ágnes

Publikováno v: In Artificial Intelligence In Medicine September 2023 143

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Weighted nearest neighbours-based control group selection method for observational studies.

Autor: Szekér, Szabolcs^1,2 (AUTHOR) vathy@dcs.uni-pannon.hu, Vathy-Fogarassy, Ágnes^1,2 (AUTHOR)

Publikováno v: PLoS ONE. 7/23/2020, Vol. 15 Issue 7, p1-20. 20p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

The Efficiency of Different Distance Metrics for Keyword-Based Search in Medical Documents: A Short Case Study.

Autor: VATHY-FOGARASSY, Ágnes, SZEKÉR, Szabolcs, SZOLÁR, Balázs, FOGARASSY, György

Publikováno v: Studies in Health Technology & Informatics; 2020, Vol. 271, p232-239, 8p, 1 Diagram, 2 Charts, 1 Graph

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Optimized Weighted Nearest Neighbours Matching Algorithm for Control Group Selection.

Autor: Szekér, Szabolcs¹ (AUTHOR), Vathy-Fogarassy, Ágnes¹ (AUTHOR) vathy@dcs.uni-pannon.hu

Publikováno v: Algorithms. Dec2021, Vol. 14 Issue 12, p356-356. 1p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Akademický článek

Application of Named Entity Recognition Methods to Extract Information from Echocardiography Reports.

Autor: SZEKÉR, Szabolcs, FOGARASSY, György, MACHALIK, Károly, VATHY-FOGARASSY, Ágnes

Publikováno v: Studies in Health Technology & Informatics; 2019, Vol. 260, p41-48, 8p, 2 Charts

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

The Effect of Latent Binary Variables on the Uncertainty of the Prediction of a Dichotomous Outcome Using Logistic Regression Based Propensity Score Matching.

Autor: SZEKÉR, Szabolcs, VATHY-FOGARASSY, Ágnes

Publikováno v: Studies in Health Technology & Informatics; 2018, Vol. 248, p1-8, 8p, 2 Graphs

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Comparison of Control Group Generating Methods.

Autor: Szekér S; Department of Computer Science and Systems Technology, University of Pannonia, Hungary., Fogarassy G; State Hospital for Cardiology, Balatonfüred, Hungary., Vathy-Fogarassy Á; Department of Computer Science and Systems Technology, University of Pannonia, Hungary.

Publikováno v: Studies in health technology and informatics [Stud Health Technol Inform] 2017; Vol. 236, pp. 311-318.

Zobrazit plný text záznamu