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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Imperial Coll London | - |
Autor(es): dc.contributor | IVIRMA Global | - |
Autor(es): dc.contributor | IVIRMA | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Ronald O Perlman & Claudia Cohen Ctr Reprod Med | - |
Autor(es): dc.creator | Hariharan, Rishabh | - |
Autor(es): dc.creator | He, Peter | - |
Autor(es): dc.creator | Meseguer, Marcos | - |
Autor(es): dc.creator | Toschi, Marco | - |
Autor(es): dc.creator | Celso Rocha, Jose [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Zaninovic, Nikica | - |
Autor(es): dc.creator | Malmsten, Jonas | - |
Autor(es): dc.creator | Zhan, Qiansheng | - |
Autor(es): dc.creator | Hickman, Cristina | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:04:08Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:04:08Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-12-09 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-09-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.fertnstert.2019.07.230 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/194867 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/194867 | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Imperial Coll London, London, England | - |
Descrição: dc.description | IVIRMA Global, Valencia, Spain | - |
Descrição: dc.description | IVIRMA, Rome, Italy | - |
Descrição: dc.description | State Univ Sao Paulo Julio de Mesquita Filho, Assis, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Ronald O Perlman & Claudia Cohen Ctr Reprod Med, New York, NY USA | - |
Descrição: dc.description | State Univ Sao Paulo Julio de Mesquita Filho, Assis, Brazil | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2017 / 19323-5 | - |
Formato: dc.format | E38-E39 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Elsevier B.V. | - |
Relação: dc.relation | Fertility And Sterility | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Título: dc.title | ARTIFICIAL INTELLIGENCE ASSESSMENT OF TIME-LAPSE IMAGES CAN PREDICT WITH 77% ACCURACY WHETHER A HUMAN EMBRYO CAPABLE OF ACHIEVING A PREGNANCY WILL MISCARRY. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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