Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 6
Diplomsko delo
Oznake: gradbeništvo;odpadne vode;kanalizacija;kanalsko omrežje;čistilne naprave;hidravlično dimenzioniranje kanalskega omrežja;
Kontrola kanalizacije in čistilna naprava v Zgornji Kungoti : diplomsko delo
Leto: 1995 Vir: Fakulteta za gradbeništvo, prometno inženirstvo in arhitekturo (UM FGPA)
Diplomsko delo
Oznake: hidrogeografija;reka Pesnica;porečje Pesnice;vodnogospodarske ureditve;upravljanje z vodami;geografija;diplomska dela;
Leto: 2012 Vir: Fakulteta za humanistične študije (UP FHŠ)
Objavljeni strokovni prispevek na konferenci
Oznake: obvladovanje raka;presejalni programi;rak dojk;mamografija;
Za prehod s populacijskega na personalizirano presejanje za raka dojk je v prvi vrsti potrebno natančno prepoznavanje ogroženosti za razvoj raka dojk. Standardni modeli, ki temeljijo na klasičnih značilkah, niso najbolj zanesljivi. Z razvojem umetne inteligence, predvsem na področju globokega učenja ...
Leto: 2024 Vir: Onkološki inštitut Ljubljana (OI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: breast cancer screening;personalised screening;risk assessment;mammography;
Background. The evidence shows that risk-based strategy could be implemented to avoid unnecessary harm in mammography screening for breast cancer (BC) using age-only criterium. Our study aimed at identifying the uptake of Slovenian women to the BC risk assessment invitation and assessing the number ...
Leto: 2023 Vir: Onkološki inštitut Ljubljana (OI)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: rak dojke;tveganja;globoko ležeči tumorji;mamografija;breast cancer risk;deep learning;mammography;
Objective. When it comes to the implementation of deep-learning based breast cancer risk (BCR) prediction models in clinical settings, it is important to be aware that these models could be sensitive to various factors, especially those arising from the acquisition process. In this work, we investig ...
Leto: 2025 Vir: Fakulteta za matematiko in fiziko (UL FMF)
Izvirni znanstveni članek
Oznake: dejavniki tveganja;rak dojke;kalibracija;mamografija;breast cancer risk;calibration;mammography;
State-of-the-art Breast Cancer Risk (BCR) prediction models have been originally trained on mammograms with pectoral muscle (PM) included. This study investigated whether excluding PM during training/fine-tuning improves the model's BCR discrimination performance, calibration, and robustness.&xD;&xD ...
Leto: 2025 Vir: Fakulteta za matematiko in fiziko (UL FMF)
Št. zadetkov: 6
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: