日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

Predicting congenital syphilis cases: A performance evaluation of different machine learning models

预测先天性梅毒病例：不同机器学习模型的性能评估

期刊:PLoS One
影响因子:2.6
doi:10.1371/journal.pone.0276150
Teixeira, Igor Vitor; da Silva Leite, Morgana Thalita; de Morais Melo, Flávio Leandro; da Silva Rocha, Élisson; Sadok, Sara; Pessoa da Costa Carrarine, Ana Sofia; Santana, Marília; Pinheiro Rodrigues, Cristina; de Lima Oliveira, Ana Maria; Vieira Gadelha, Keduly; de Morais, Cleber Matos; Kelner, Judith; Endo, Patricia Takako
微生物学
梅毒
发表日期：2023
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Machine learning and deep learning techniques to support clinical diagnosis of arboviral diseases: A systematic review

利用机器学习和深度学习技术辅助虫媒病毒疾病的临床诊断：系统性综述

期刊:PLoS Neglected Tropical Diseases
影响因子:3.4
doi:10.1371/journal.pntd.0010061
da Silva Neto, Sebastião Rogério; Tabosa Oliveira, Thomás; Teixeira, Igor Vitor; Aguiar de Oliveira, Samuel Benjamin; Souza Sampaio, Vanderson; Lynn, Theo; Endo, Patricia Takako
微生物学
发表日期：2022
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Syphilis Trigram: a domain-specific visualisation to combat syphilis epidemic and improve the quality of maternal and child health in Brazil

梅毒三联图：一种针对特定领域的可视化工具，旨在对抗梅毒疫情并改善巴西的妇幼健康。

期刊:BMC Pregnancy and Childbirth
影响因子:2.7
doi:10.1186/s12884-022-04651-w
de Morais, Cleber Matos; Teixeira, Igor Vitor; Sadok, Sara; Endo, Patricia Takako; Kelner, Judith
微生物学
梅毒
发表日期：2022
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