Резултати

eNauka >  Rezultati >  Developing Trustworthy Artificial Intelligence Models to Predict Vascular Disease Progression: the VASCUL-AID-RETRO Study Protocol
Naziv: Developing Trustworthy Artificial Intelligence Models to Predict Vascular Disease Progression: the VASCUL-AID-RETRO Study Protocol
Autori Rijken, Lotte; ...; Končar, Igor B.  ; Tomić, Ivan Z.; Živković, Maja D.  ; Đurić, Tamara M.  ; Stanković, Aleksandra D.  ; ...; (broj koautora 33)
Godina: 2025
Publikacija: Journal of endovascular therapy
ISSN: 1526-6028 Journal of Endovascular Therapy Pretraži identifikator
Izdavač: Thousand Oaks, CA : Sage Publications
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. Online ahead of print
DOI: 10.1177/15266028251313963
WoS-ID: 001415761700001
Scopus-ID: 2-s2.0-105007813417
PMID: 39921236
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/970706
https://vinar.vin.bg.ac.rs/handle/123456789/15002
URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/15266028251313963
Projekat: European Union Horizon Europe Health program (HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-01-two- stage) under the VASCUL-AID project [101080947]
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21

16
SCOPUSTM
6
PubMed CentralTM
11
WEB OF SCIENCETM
Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

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