Artificial intelligence approach towards assessment of condition of COVID-19 patients - Identification of predictive biomarkers associated with severity of clinical condition and disease progression

Blagojević Anđela; Sustersic, Tijana; Lorencin Ivan; Šegota S.; Anđelić, Nikola; Milovanovic, Dragan; Baskić Danijela; Baskic, Dejan; Zdravković Petrović Nataša; Sazdanovic, Predrag; Car, Zlatan; Filipovic, Nenad

Резултати

еНаука > Резултати > Artificial intelligence approach towards assessment of condition of COVID-19 patients - Identification of predictive biomarkers associated with severity of clinical condition and disease progression

Назив:	Artificial intelligence approach towards assessment of condition of COVID-19 patients - Identification of predictive biomarkers associated with severity of clinical condition and disease progression
Аутори:	Blagojević Anđela ; Sustersic, Tijana ; Lorencin Ivan; Šegota S.; Anđelić, Nikola; Milovanovic, Dragan ; Baskić Danijela ; Baskic, Dejan ; Zdravković Petrović Nataša ; Sazdanovic, Predrag ; Car, Zlatan; Filipovic, Nenad ;
Година:	2021
Публикација:	Computers in Biology and Medicine
ISSN:	0010-4825 Computers in Biology and Medicine
Тип резултата:	Научни чланак
Колација:	vol. 138 str. 104869-104869
DOI:	10.1016/j.compbiomed.2021.104869
WoS-ID:	000703184900003
Scopus-ID:	2-s2.0-85115011860
PMID:	34547582
PMCID:	PMC8438805
URI:	https://scidar.kg.ac.rs/handle/123456789/13741 https://enauka.gov.rs/handle/123456789/571466
М-категорија:	21M21 - Рад у врхунском међ. часопису

6
SCOPUS^TM

2
OpenCitations

3
WEB OF SCIENCE^TM

Алт метрика

Dimensions

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.