沙梅克·戈什
人员信息
优化列表
2020年–今天
2021 [j5] 马赫迪·阿卜杜拉希 , 高晓英 , 易美 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 , 迈克尔·纳拉格 :
使用合成医学短语替换临床特征:医学文本数据增强技术。 Artif公司。 智力。 医学 120 : 102167 ( 2021 ) 2020 [公元20年] 马赫迪·阿卜杜拉希 , 高小英 , 易美 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 :
医学文档分类的本体论引导数据增强。 AIME公司 2020 : 78-88 [第19条] 苏赫里德·萨蒂尔 , 尼克·弗莱彻 , 沙梅克·戈什 :
使用大规模患者渐晕模拟持续改进医疗诊断系统。 CIKM公司 2020 : 2717-2724 [第18条] 布达迪亚·萨哈 , 萨纳尔·里斯本 , 沙梅克·戈什 :
使用背景临床BERT嵌入了解患者投诉特征。 欧洲工商管理委员会 2020 : 5847-5850 [第17条] 布达迪亚·萨哈 , 蔓藤 , 沙梅克·戈什 :
通过在临床知识库中嵌入邻域保持图来预测缺失和噪声链接。 ICMLA公司 2020 : 1124-1131 [第16条] 马赫迪·阿卜杜拉希 , 高晓英 , 易美 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 :
一种基于词典的小数据集上临床文档分类的过采样方法。 工作地点/进气温度 2020 : 357-364 [i2] 布达迪亚·萨哈 , 萨纳尔·里斯本 , 沙梅克·戈什 :
使用背景临床BERT嵌入了解患者投诉特征。 CoRR公司 abs/2002.05902 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【j4】 一正 , 许鹏 , 沙梅克·戈什 , 超王蓝 , 李金燕 :
用于药物副作用预测的反向相似性和可靠的阴性样本。 BMC生物信息。 19秒 ( 13 ) : 91-104 ( 2019 ) [第15条] 马赫迪·阿卜杜拉希 , 高晓英 , 易美 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 :
基于本体论的两阶段医学文本分类方法,通过粒子群优化进行特征选择。 欧洲协调委员会 2019 : 119-126 [第14条] 马赫迪·阿卜杜拉希 , 高晓英 , 易美 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 :
使用临床笔记中的辨别性知识指导医学概念配对对冠心病风险进行分层。 价格(3) 2019 : 457-473 2018 [j3] 刘谦(音) , 沙梅克·戈什 , 李金燕 , 黄利顺(Limsoon Wong) , 科塔吉里·拉马莫哈纳罗 :
通过有效的挖掘算法从时间进程数据集中发现泛相关模式。 计算 100 ( 4 ) : 421-437 ( 2018 ) [第13条] 马赫迪·阿卜杜拉希 , 高晓英 , 易美 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 :
发现用于分类冠状动脉疾病笔记的歧视性知识指导医学概念。 澳大利亚人工智能会议 2018 : 104-110 2017 【b1】 沙梅克·戈什 :
重症监护临床信息学的多元序列对比模式挖掘和预测模型。 澳大利亚悉尼理工大学, 2017 [j2] 沙梅克·戈什 , 李金燕 , 曹隆兵 , 科塔吉里·拉马莫哈纳罗 :
通过HMM步行序列对比模式预测ICU患者的感染性休克。 J.生物识别。 信息学 66 : 19-31 ( 2017 ) [第12条] 一正 , 沙梅克·戈什 , 李金燕 :
用于副作用预测的优化药物相似性框架。 CinC公司 2017 2016 [j1] 沙梅克·戈什 , 冯梦玲 , 洪T.Nguyen , 李金燕 :
通过ICU血压序列对比模式预测低血压风险。 IEEE生物医学杂志。 健康信息学 20 ( 5 ) : 1416-1426 ( 2016 ) [第11条] 沙梅克·戈什 , 一正 , 托尔斯滕·拉莫斯 , 陈莹莹 , 卡罗琳·菲茨默里 , 斯科特·约翰斯顿 , 李金燕 :
获取公共部门劳动力洞察力:使用澳大利亚公共部门就业概况的案例研究。 ADMA公司 2016 : 764-774 [第10条] 沙梅克·戈什 , 洪T.Nguyen , 李金燕 :
使用基于序列对比基序的分类框架预测短期ICU预后。 欧洲工商管理委员会 2016 : 5612-5615 2014 【c9】 沙梅克·戈什 , 冯梦玲 , 洪T.Nguyen , 李金燕 :
使用间隙约束序列对比模式预测急性低血压患者的风险。 AMIA公司 2014 【c8】 沙梅克·戈什 , 冯梦玲 , 洪T.Nguyen , 李金燕 :
使用共现约束序列模式预测心跳。 CinC公司 2014 : 265-268 2013 【c7】 卡尔佩什·谢尔克 , 斯里坎特·贾亚拉曼 , 沙梅克·戈什 , 瓦拉迪·贾亚拉曼 :
使用基于EDA的算法进行混合特征选择和肽结合亲和力预测。 IEEE进化计算大会 2013 : 2384-2389 【c6】 达塔塔拉亚·马加特拉奥 , 沙梅克·戈什 , 瓦拉迪·贾亚拉曼 , 帕特里克·西亚里 :
使用混合组搜索优化器同时进行基因选择和癌症分类。 GECCO(同伴) 2013 : 7-8 【c5】 的曼尼施·库马 , 沙梅克·戈什 , 瓦拉迪·贾亚拉曼 , 帕特里克·西亚里 :
使用混合智能水滴法同时进行基因选择和癌症分类。 PReMI公司 2013 : 641-646 2012 【c4】 阿图尔吉·斯利瓦斯塔瓦 , 苏拉巴·查克拉巴蒂 , 开发者舒伯拉图-拉斯 , 沙梅克·戈什 , Vaidyanathan K.Jayaraman公司 :
基于杂交萤火虫的支持向量机和随机森林的同步基因选择和癌症分类。 BIC-TA(1) 2012 : 485-494 【c3】 萨维什·尼库姆 , 沙梅克·戈什 , 瓦拉迪·贾亚拉曼 :
基于生物地理的信息基因选择和癌症分类,使用SVM和随机森林。 IEEE进化计算大会 2012 : 1-6 【c2】 沙梅克·戈什 , 纳亚纳·拉马钱德兰 , C.文卡特斯瓦里 , Vaidyanathan K.Jayaraman公司 :
基于混合生物地理学的支持向量机和随机森林分类器的N-肉豆蔻酰化底物蛋白质同步特征选择和预测。 SEMCCO公司 2012 : 364-371 【c1】 的曼尼施·库马 , 斯里坎特·贾亚拉曼 , Shikha Bhat公司 , 沙梅克·戈什 , Vaidyanathan K.Jayaraman公司 :
使用混合智能水滴算法进行变量选择和故障检测。 SocProS公司 2012 : 225-231 [i1] 萨尔维什·尼昆布 , 沙梅克·戈什 , 瓦拉迪·贾亚拉曼 :
基于生物地理学的信息基因选择和基于SVM和随机森林的癌症分类。 CoRR公司 abs/1207.3285 ( 2012 )