Kotikalapudi Raviteja; Kincses Bálint; Zunhammer Matthias; Schlitt Frederik; Asan Livia; Schmidt-Wilcke Tobias; Kincses Zsigmond Tamás; Bingel Ulrike; Spisák Tamás:
Brain morphology predicts individual sensitivity to pain: a multicenter machine learning approach.
PAIN, 164 (11).
pp. 2516-2527.
ISSN 0304-3959
(2023)
![[thumbnail of 34024416brain_morphology_predicts_individual_sensitivity.12.pdf]](http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/style/images/fileicons/text.png) |
Szöveg
34024416brain_morphology_predicts_individual_sensitivity.12.pdf - Megjelent verzió Download (597kB) |
| Mű típusa: | Folyóiratcikk |
|---|---|
| Folyóirat/kiadvány címe: | PAIN |
| Publikáció dátuma: | 2023 |
| Kötet: | 164 |
| Szám: | 11 |
| Oldalak: | pp. 2516-2527 |
| ISSN: | 0304-3959 |
| Kar/Egység: | Szent-Györgyi Albert Orvostudományi Kar |
| Intézmény: | Szegedi Tudományegyetem |
| Nyelv: | angol |
| MTMT rekordazonosító: | 34024416 |
| DOI azonosító: | https://doi.org/10.1097/j.pain.0000000000002958 |
| Dátum: | 2023. Dec. 11. 08:10 |
| Utolsó módosítás: | 2023. Dec. 11. 08:10 |
| URI: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/29053 |
| Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 1 | Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén |
Actions (login required)
 |
Tétel nézet |
Repozitóriumi letöltési statisztika
Repozitóriumi letöltési statisztika
