• No results found

Driving innovation for rare skin cancers: utilizing common tumours and machine learning to predict immune checkpoint inhibitor response

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Driving innovation for rare skin cancers: utilizing common tumours and machine learning to predict immune checkpoint inhibitor response"

Copied!
8
0
0

Bezig met laden.... (Bekijk nu de volledige tekst)

Hele tekst

(1)

University of Groningen

Driving innovation for rare skin cancers: utilizing common tumours and machine learning to

predict immune checkpoint inhibitor response

Hooiveld-Noeken, J.S.; Fehrmann, R.S.N.; de Vries, E.G.E.; Jalving, M.

Published in:

Immuno-Oncology Technology

DOI:

10.1016/j.iotech.2019.11.002

IMPORTANT NOTE: You are advised to consult the publisher's version (publisher's PDF) if you wish to cite from

it. Please check the document version below.

Document Version

Publisher's PDF, also known as Version of record

Publication date:

2019

Link to publication in University of Groningen/UMCG research database

Citation for published version (APA):

Hooiveld-Noeken, J. S., Fehrmann, R. S. N., de Vries, E. G. E., & Jalving, M. (2019). Driving innovation for

rare skin cancers: utilizing common tumours and machine learning to predict immune checkpoint inhibitor

response. Immuno-Oncology Technology, 4, 1-7. https://doi.org/10.1016/j.iotech.2019.11.002

Copyright

Other than for strictly personal use, it is not permitted to download or to forward/distribute the text or part of it without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license (like Creative Commons).

Take-down policy

If you believe that this document breaches copyright please contact us providing details, and we will remove access to the work immediately and investigate your claim.

Downloaded from the University of Groningen/UMCG research database (Pure): http://www.rug.nl/research/portal. For technical reasons the number of authors shown on this cover page is limited to 10 maximum.

(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)

Referenties

GERELATEERDE DOCUMENTEN

Naar aanleiding van de plannen voor de bouw van serviceflats op het fabrieksterrein van de voormalige kantfabriek werd een archeologische prospectie door middel

Tijdens het proefsleuvenonderzoek kon worden vastgesteld dat er zich ter hoogte van het plangebied een sterk ontwikkeld plaggendek bevindt, met onderaan een sterk door

Tijdens de prospectie met ingreep in de bodem werden naast de mogelijke restanten van oude zandwegen geen archeologische sporen aangetroffen die wijzen op menselijke

The NS scores and normalized RMSE values suggest that machine learning can be effectively applied for predicting a wide range of concrete properties Therefore, ML models trained on

The research material comes from returnees who used the return programmes of NGOs part of the ERSO network and social workers of Caritas Armenia and VWON.. Caritas is situated in

The organization’s crisis response strategies, the organizational engagement, the organizational stance, as well as the primary public’s displayed emotions, coping strategies,

Er is geen verband gevonden tussen deze twee variabelen, niet voor de groep met hoge mate of met lage mate van mishandeling (p-waardes van p > 0,10).. Deze bevinding komt wel

Daarnaast bleek dat de lineaire samenhang tussen het domein pijn/ongemak en de ernst van de criteria van de afhankelijke persoonlijkheidsstoornis significant sterker te zijn dan