William Trung Le, Eugene Vorontsov, Francisco Perdigón Romero, Lotfi Seddik, Mohamed Mortada Elsharief, Phuc Felix Nguyen-Tan, David Roberge, Houda Bahig et Samuel Kadoury
Article de revue (2022)
Un lien externe est disponible pour ce document
| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/50423/ |
| Titre de la revue: | Scientific Reports (vol. 12, no 1) |
| Maison d'édition: | Nature Publishing Group |
| DOI: | 10.1038/s41598-022-07034-5 |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1038/s41598-022-07034-5 |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
| Dernière modification: | 05 avr. 2024 11:53 |
| Citer en APA 7: | Le, W. T., Vorontsov, E., Romero, F. P., Seddik, L., Elsharief, M. M., Nguyen-Tan, P. F., Roberge, D., Bahig, H., & Kadoury, S. (2022). Cross-institutional outcome prediction for head and neck cancer patients using self-attention neural networks. Scientific Reports, 12(1), 17 pages. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07034-5 |
|---|---|
Statistiques
Dimensions
Actions réservées au personnel
|
Afficher document |
