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Multiple kernel learning applied to the prediction of prostate cancer recurrence from MRI radiomic features

dc.contributor.authorCastrillon D.M.M.
dc.contributor.authorFontaine P.
dc.contributor.authorGnep K.
dc.contributor.authorDe Crevoisier R.
dc.contributor.authorDiaz G.M.
dc.contributor.authorAcosta O.
dc.date.accessioned2020-08-28T22:27:35Z
dc.date.available2020-08-28T22:27:35Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/3126
dc.sourceScopus
dc.source.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85078575700&doi=10.1109%2fBIBE.2019.00183&partnerID=40&md5=02239ac24980fb41f5c8c8aed10bc010
dc.titleMultiple kernel learning applied to the prediction of prostate cancer recurrence from MRI radiomic featuresspa
dc.title.alternativeProceedings - 2019 IEEE 19th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering, BIBE 2019
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.identifier.doi10.1109/BIBE.2019.00183
dc.description.edition8942020
dc.relation.citationstartpage984
dc.relation.citationendpage988
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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