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    A Machine learning-based prediction model for the heart diseases from chance factors through two-variable decision tree classifier.
    Wang, Y. ; Chu, Y.M. ; et al.
    In: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, Jg. 41 (2021-12-01), Heft 6, S. 5985-6002
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    Hemorheological disturbances in cerebrovascular diseases.
    Velcheva, I. ; Antonova, N. ; et al.
    In: Clinical Hemorheology & Microcirculation, Jg. 39 (2008-07-01), Heft 1-4, S. 391-396
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    Hemorheological parameters in correlation with the risk factors for carotid atherosclerosis.
    Velcheva, Irena ; Antonova, Nadia ; et al.
    In: Clinical Hemorheology & Microcirculation, Jg. 35 (2006-08-01), Heft 1-2, S. 195-198
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    Heterogeneous responses of personalised high intensity interval training on type 2 diabetes mellitus and cardiovascular disease risk in young healthy adults
    Higgins, Timothy P. ; Matthew Douglas Baker ; et al.
    In: Clinical Hemorheology and Microcirculation, Jg. 59 (2015-05-11), S. 365-377
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    Common carotid artery hemodynamic factors in patients with cerebral infarctions
    Dimitrov, Nikolay ; Damianov, Petar ; et al.
    In: Clinical Hemorheology and Microcirculation, Jg. 45 (2010), S. 233-238
    Online unknown
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    Anthropometric indices as determinants of haemorheological cardiovascular disease risk factors in Nigerian adults living in a semi-urban community
    Famodu, AA ; Awodu, OA
    In: Clinical Hemorheology and Microcirculation, Jg. 43 (2009), S. 335-344
    Online unknown
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    Wie komme ich dran?
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