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A novel artificial intelligence approach for the automatic differentiation of fetal occiput anterior and non‐occiput anterior positions during labor / Ghi, T.; Conversano, F.; Ramirez Zegarra, R.; Pisani, P.; Dall′Asta, A.; Lanzone, A.; Lau, W.; Vimercati, A.; Iliescu, D. G.; Mappa, I.; Rizzo, G.; Casciaro, S.; Morello, Rocco; Schera, Giovanni Battista Luca; Franchini, Roberto; Fieni, Stefania; Di Trani, Maria Giovanna; Pignatelli, Daniela; Sirico, Angelo; Hung, Catherine; Dîră, Laurențiu; Levy, Roni; Vaisbuch, Edi; Lees, Christoph; Usman, Sana; Iurlaro, Enrico; Tondo, Marta; Winkler, Alice; Hassan, Wassim A.; Taylor, Sasha; Wiafe, Yaw Amo; Eggebø, Torbjørn Moe; Henrich, Wolfgang; Hinkson, Larry; Vaso, Edvin. - In: ULTRASOUND IN OBSTETRICS & GYNECOLOGY. - ISSN 0960-7692. - 59:1(2022), pp. 93-99. [10.1002/uog.23739]
A novel artificial intelligence approach for the automatic differentiation of fetal occiput anterior and non‐occiput anterior positions during labor
01 Pubblicazione su rivista::01a Articolo in rivista
A novel artificial intelligence approach for the automatic differentiation of fetal occiput anterior and non‐occiput anterior positions during labor / Ghi, T.; Conversano, F.; Ramirez Zegarra, R.; Pisani, P.; Dall′Asta, A.; Lanzone, A.; Lau, W.; Vimercati, A.; Iliescu, D. G.; Mappa, I.; Rizzo, G.; Casciaro, S.; Morello, Rocco; Schera, Giovanni Battista Luca; Franchini, Roberto; Fieni, Stefania; Di Trani, Maria Giovanna; Pignatelli, Daniela; Sirico, Angelo; Hung, Catherine; Dîră, Laurențiu; Levy, Roni; Vaisbuch, Edi; Lees, Christoph; Usman, Sana; Iurlaro, Enrico; Tondo, Marta; Winkler, Alice; Hassan, Wassim A.; Taylor, Sasha; Wiafe, Yaw Amo; Eggebø, Torbjørn Moe; Henrich, Wolfgang; Hinkson, Larry; Vaso, Edvin. - In: ULTRASOUND IN OBSTETRICS & GYNECOLOGY. - ISSN 0960-7692. - 59:1(2022), pp. 93-99. [10.1002/uog.23739]
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1712646
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
