Prognosis of Cervical Cancer Disease by Applying Machine Learning Techniques

Artikeleigenschaften
  • Sprache
    English
  • DOI (url)
    10.1142/s0218126623500196
  • Veröffentlichungsdatum
    2022/08/10
  • Zeitschrift
    Journal of Circuits, Systems and Computers
  • Indian UGC (Zeitschrift)
  • Auffrischen
    35
  • Zitate
    16
  • Gaurav Kumawat Department of Computer Science and Engineering, Manipal University Jaipur, Jaipur 302034, Rajasthan, India
  • Santosh Kumar Vishwakarma Department of Computer Science and Engineering, Manipal University Jaipur, Jaipur 302034, Rajasthan, India
  • Prasun Chakrabarti ITM SLS Baroda University, Vadodara 391510, Gujarat, India
  • Pankaj Chittora Department of Computer Science and Engineering, Manipal University Jaipur, Rajasthan, India
  • Tulika Chakrabarti Department of Basic Science, Sir Padampat Singhania University, Udaipur-313601, Rajasthan, India
  • Jerry Chun-Wei Lin Department of Computer Science, Electrical Engineering and Mathematical Sciences, Western Norway University of Applied Sciences, 5063, Bergen, Norway ORCID (unauthenticated)
Abstrakt
Login
Zitieren
Kumawat, Gaurav, et al. “Prognosis of Cervical Cancer Disease by Applying Machine Learning Techniques”. Journal of Circuits, Systems and Computers, vol. 32, no. 01, 2022, https://doi.org/10.1142/s0218126623500196.
Kumawat, G., Vishwakarma, S. K., Chakrabarti, P., Chittora, P., Chakrabarti, T., & Lin, J. C.-W. (2022). Prognosis of Cervical Cancer Disease by Applying Machine Learning Techniques. Journal of Circuits, Systems and Computers, 32(01). https://doi.org/10.1142/s0218126623500196
Kumawat G, Vishwakarma SK, Chakrabarti P, Chittora P, Chakrabarti T, Lin JCW. Prognosis of Cervical Cancer Disease by Applying Machine Learning Techniques. Journal of Circuits, Systems and Computers. 2022;32(01).
Journalkategorien
Technology
Electrical engineering
Electronics
Nuclear engineering
Electric apparatus and materials
Electric circuits
Electric networks
Technology
Electrical engineering
Electronics
Nuclear engineering
Electronics
Technology
Electrical engineering
Electronics
Nuclear engineering
Electronics
Computer engineering
Computer hardware
Technology
Engineering (General)
Civil engineering (General)
Sie können auch mögen
Auffrischen
Login
Referenzanalyse
Kategorie Kategorie Wiederholung
Science: Mathematics: Instruments and machines: Electronic computers. Computer science7
Medicine: Internal medicine: Neoplasms. Tumors. Oncology. Including cancer and carcinogens4
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electronics: Computer engineering. Computer hardware2
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electric apparatus and materials. Electric circuits. Electric networks2
Technology: Mechanical engineering and machinery2
Die Kategorie Science: Mathematics: Instruments and machines: Electronic computers. Computer science 7 ist die am häufigsten vertretene unter den Referenzen in diesem Artikel.Es umfasst hauptsächlich Studien von Frontiers in Oncologyund Clinical Microbiology Reviews.Die folgende Grafik veranschaulicht die Anzahl der referenzierten Veröffentlichungen pro Jahr.
Referenzen, die in diesem Artikel nach Jahr verwendet werden
Zitate
Login
Zitationsanalyse
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel A Review on Spectroscopy and its Classification und wurde in 2022. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2023 Studie mit dem Titel A Review on Spectroscopy and its Classification Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2022 mit 15 Zitierungen.Es wurde in 4 verschiedenen Zeitschriften zitiert.. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von 4 zitiert, mit 5 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr