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Impact of Feature Choice on Machine Learning Classification of Fractional Anomalous Diffusion
Entropy (Basel, Switzerland), 2020-12, Vol.22 (12), p.1436
2020
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Detection of ε-ergodicity breaking in experimental data—A study of the dynamical functional sensibility
The Journal of chemical physics, 2018-05, Vol.148 (20), p.204105-204105
2018
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Objective comparison of methods to decode anomalous diffusion
Nature communications, 2021-10, Vol.12 (1), p.6253-6253, Article 6253
2021
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Properties and distribution of the dynamical functional for the fractional Gaussian noise
Applied mathematics and computation, 2019-09, Vol.356, p.252-271
2019
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Classification of diffusion modes in single-particle tracking data: Feature-based versus deep-learning approach
Physical review. E, 2019-09, Vol.100 (3), p.032410-032410, Article 032410
2019
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Boosting the performance of anomalous diffusion classifiers with the proper choice of features
Journal of physics. A, Mathematical and theoretical, 2022-06, Vol.55 (24), p.244005
2022
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Classification of particle trajectories in living cells: Machine learning versus statistical testing hypothesis for fractional anomalous diffusion
Physical review. E, 2020-09, Vol.102 (3), p.032402-032402, Article 032402
2020
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Inhomogeneous membrane receptor diffusion explained by a fractional heteroscedastic time series model
Physical chemistry chemical physics : PCCP, 2019-02, Vol.21 (6), p.3114-3121
2019
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Identifying ergodicity breaking for fractional anomalous diffusion: Criteria for minimal trajectory length
Physical review. E, 2016-11, Vol.94 (5-1), p.052136-052136, Article 052136
2016
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Fast-track virtual reality software to facilitate 3-dimensional reconstruction in congenital heart disease
Interdisciplinary cardiovascular and thoracic surgery, 2023-06, Vol.36 (6)
2023
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