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Discovery of Glaucoma Progressive Patterns Using Hierarchical MDL-Based Clustering., , , , und . KDD, Seite 1979-1988. ACM, (2015)Estimating Glaucomatous Visual Sensitivity from Retinal Thickness with Pattern-Based Regularization and Visualization., , , , , und . KDD, Seite 783-792. ACM, (2018)Quantitative Prediction of Glaucomatous Visual Field Loss from Few Measurements., , , , und . ICDM, Seite 1121-1126. IEEE Computer Society, (2013)Multi-view Learning over Retinal Thickness and Visual Sensitivity on Glaucomatous Eyes., , , , , , und . KDD, Seite 2041-2050. ACM, (2017)A Novel Global Spatial Attention Mechanism in Convolutional Neural Network for Medical Image Classification., , , , und . CoRR, (2020)Predicting Glaucomatous Progression with Piecewise Regression Model from Heterogeneous Medical Data., , , , und . HEALTHINF, Seite 93-104. SciTePress, (2016)Occurrence Probability of SNI in Accessing Service for Improving Accuracy of Service Identification., , , und . ICCE-Taiwan, Seite 817-818. IEEE, (2023)PAMI: A Computational Module for Joint Estimation and Progression Prediction of Glaucoma., , , , , und . KDD, Seite 3826-3834. ACM, (2021)Predicting Glaucoma Visual Field Loss by Hierarchically Aggregating Clustering-based Predictors., , , , und . CoRR, (2016)Accuracy Improvement by Occurrence Probability of Service Identification based on SNI., , , und . CANDARW, Seite 401-405. IEEE, (2022)