Artificial neural networks to evaluate the boron concentration decreasing profile in Blood-BPA samples of BNCT patients

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dc.conicet.fuenteindividual
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario
dc.conicet.organizacionComisión Nacional de Energía Atómica
dc.conicet.organizacionNational Institute of Chemistry
dc.conicet.organizacionComisión Nacional de Energía Atómica
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.paisOrganizacionEslovenia
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.produccionid4451800
dc.contributor.authorGarcia Reiriz, Alejandro Gabriel
dc.contributor.authorMagallanes, Jorge Federico
dc.contributor.authorZupan, Jure
dc.contributor.authorLíberman, Sara
dc.date.accessioned2020-06-23T20:09:16Z
dc.date.available2020-06-23T20:09:16Z
dc.date.issued2011-12
dc.date.updated2020-05-05T13:03:52Z
dc.description.abstractFor the prediction of decay concentration profiles of the p-boronophenylalanine (BPA) in blood during BNCT treatment, a method is suggested based on Kohonen neural networks. The results of a model trained with the concentration profiles from the literature are described. The prediction of the model was validated by the leave-one-out method. Its robustness shows that it is mostly independent on small variations. The ability to fit retrospective experimental data shows an uncertainty lower than the two compartment model used previously.es
dc.description.filFil: Garcia Reiriz, Alejandro Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Química Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química Rosario; Argentina
dc.description.filFil: Magallanes, Jorge Federico. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina
dc.description.filFil: Zupan, Jure. National Institute of Chemistry; Eslovenia
dc.description.filFil: Líberman, Sara. Comisión Nacional de Energía Atómica; Argentina
dc.formatapplication/pdfes
dc.identifier.citationGarcia Reiriz, Alejandro Gabriel; Magallanes, Jorge Federico; Zupan, Jure; Líberman, Sara; Artificial neural networks to evaluate the boron concentration decreasing profile in Blood-BPA samples of BNCT patients; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Applied Radiation and Isotopes; 69; 12; 12-2011; 1793-1795es
dc.identifier.institucionalCONICET
dc.identifier.issn0969-8043es
dc.identifier.repoCONICET Digital
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11336/108002
dc.journal.ciudadNueva Jerseyes
dc.journal.number12es
dc.journal.pagination1793-1795es
dc.journal.paisEstados Unidoses
dc.journal.titleApplied Radiation and Isotopeses
dc.journal.volume69es
dc.language.isoenges
dc.publisherPergamon-Elsevier Science Ltdes
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0969804311002600
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.apradiso.2011.02.055
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectKohonen neural networkses
dc.subjectBNCTes
dc.subjectConcentration profile predictiones
dc.subjectp-Boronophenylalaniees
dc.subject.classificationQuímica Analíticaes
dc.subject.classificationCiencias Químicases
dc.subject.classificationCIENCIAS NATURALES Y EXACTASes
dc.titleArtificial neural networks to evaluate the boron concentration decreasing profile in Blood-BPA samples of BNCT patientses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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