Wykaz publikacji wybranego autora

Urszula Smyczyńska, mgr inż.

doktorant

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kaib, * Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej


Identyfikatory Autora

ORCID: brak

ResearcherID: brak

Scopus: brak





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 19, z ogólnej liczby 19 publikacji Autora


1
  • Application of Kohonen and MLP networks for prediction of 1\textsuperscript{st}-year response to growth hormone treatment in children
2
  • Application of neural networks for final height prediction based on pre-treatment data in children with GH deficiency treated with GH
3
  • Artificial neural networks – a novel tool in modelling the effectiveness of growth hormone (GH) therapy in children with GH deficiency
4
  • Influence of neural network structure and data-set size on its performance in the prediction of height of growth hormone-treated patients
5
  • Influence of neural network structure on its performance in solving chosen medical problem
6
  • Influence of neural network structure on its performance in solving chosen medical problem
7
  • Kalkulator wskaźników auksologicznych i kreator wykresów wzrastania – aplikacja wspomagająca analizę i wizualizację danych
8
  • Konsekwencje wprowadzenia ponownie standaryzowanego testu do oznaczania stężenia IGF-I dla systemów IMMULITE – analiza danych referencyjnych i własnego materiału
9
  • Linear regression model of final height prediction based on pre-treatment data in children with GH deficiency treated with GH
10
  • Modele wielorakiej regresji liniowej i sieci MLP w prognozowaniu skuteczności leczenia promującego wzrastanie u dzieci z niedoborem hormonu wzrostu – porównanie
11
  • Możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w modelowaniu zaburzeń endokrynologicznych i procesów wzrostowych
12
  • Neural modelling of growth hormone therapy for the prediction of therapy results
13
  • Neural network models – a novel tool for predicting the efficacy of growth hormone (GH) therapy in children with short stature
14
  • Prediction of first year response to growth hormone treatment in neural network models
15
  • Pre-treatment growth and IGF-I deficiency as main predictors of response to growth hormone therapy in neural models
16
  • Prognozowanie skuteczności leczenia hormonem wzrostu u dzieci – porównanie modelu regresji liniowej wielokrotnej i sztucznych sieci neuronowych
17
  • Prognozowanie skuteczności terapii hormonem wzrostu z wykorzystaniem sieci neuronowych
18
  • Prognozowanie skuteczności terapii hormonem wzrostu z wykorzystaniem sieci neuronowych
19
  • Significance of IGF-I generation test in diagnosing primary and non-primary IGF-I deficiency – clinical considerations