Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorKaba, Esat
dc.date.accessioned2024-05-09T07:57:21Z
dc.date.available2024-05-09T07:57:21Z
dc.date.issued2024en_US
dc.identifier.citationKaba E. (2024). Zero-, Single-, and Few-Shot Learning in Large Language Models to Identify Incidental Findings From Radiology Reports. AJR. American journal of roentgenology, 222(3), e2431014. https://doi.org/10.2214/AJR.24.31014en_US
dc.identifier.issn0361-803X
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.2214/AJR.24.31014
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11436/9002
dc.description.abstract...en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherAmerican Roentgen Ray Societyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.titleZero-, single-, and few-shot learning in large language models to identify incidental findings from radiology reportsen_US
dc.typeletteren_US
dc.contributor.departmentRTEÜ, Tıp Fakültesi, Dahili Tıp Bilimleri Bölümüen_US
dc.contributor.institutionauthorKaba, Esat
dc.identifier.doi10.2214/AJR.24.31014en_US
dc.identifier.volume222en_US
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpagee2431014en_US
dc.relation.journalAmerican Journal of Roentgenologyen_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US


Bu öğenin dosyaları:

DosyalarBoyutBiçimGöster

Bu öğe ile ilişkili dosya yok.

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster