Basit öğe kaydını göster

Decoding the night: A machine learning approach to predict the severity of obstructive sleep apnea through clinical parameters

dc.contributor.authorÖzçelik, Ali Erdem
dc.contributor.authorBendeş, Emre
dc.contributor.authorÖzçelik, Neslihan
dc.date.accessioned2025-01-21T07:00:43Z
dc.date.available2025-01-21T07:00:43Z
dc.date.issued2024en_US
dc.identifier.citationÖzçelik, A. E., Bendes, E., & Özçelik, N. (2024). Decoding the Night: A Machine Learning Approach to Predict the Severity of Obstructive Sleep Apnea through Clinical Parameters. In ERS Congress 2024 abstracts (p. PA4478). European Respiratory Society, 64, 68. https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2024.pa4478en_US
dc.identifier.issn0903-1936
dc.identifier.issn1399-3003
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1183/13993003.congress-2024.pa4478
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11436/9936
dc.description.abstract....en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherEuropean Respiratoryen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.titleDecoding the night: A machine learning approach to predict the severity of obstructive sleep apnea through clinical parametersen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.contributor.departmentRTEÜ, Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi, Peyzaj Mimarlığı Bölümüen_US
dc.contributor.institutionauthorÖzçelik, Ali Erdem
dc.contributor.institutionauthorÖzçelik, Neslihan
dc.identifier.doi10.1183/13993003.congress-2024.PA4478en_US
dc.identifier.volume64en_US
dc.identifier.startpage68en_US
dc.relation.journalEuropean Respiratory Journalen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US


Bu öğenin dosyaları:

DosyalarBoyutBiçimGöster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster