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2022
C. Lahmar et Idri, A., « Deep hybrid architectures for diabetic retinopathy classification », Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization, 2022.
E. O. Alaoui, Zerouaoui, H., et Idri, A., « Deep Stacked Ensemble for Breast Cancer Diagnosis », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 468 LNNS, p. 435-445, 2022.
M. Z. Wadghiri, Idri, A., T. Idrissi, E., et Hakkoum, H., « Ensemble blood glucose prediction in diabetes mellitus: A review », Computers in Biology and Medicine, vol. 147, 2022.
F. - Z. Nakach, Zerouaoui, H., et Idri, A., « Hybrid deep boosting ensembles for histopathological breast cancer classification », Health and Technology, vol. 12, p. 1043-1060, 2022.
C. Miloudi, Cheikhi, L., Idri, A., et Abran, A., « The Impact of Instance Selection Algorithms on Maintenance Effort Estimation for Open-Source Software », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 470 LNNS, p. 191-201, 2022.
H. Hakkoum, Abnane, I., et Idri, A., « Interpretability in the medical field: A systematic mapping and review study », Applied Soft Computing, vol. 117, 2022.
M. Benaida, Abnane, I., Idri, A., et T. Idrissi, E., « Machine and Deep Learning Predictive Techniques for Blood Glucose Level », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 468 LNNS, p. 476-485, 2022.
C. Miloudi, Cheikhi, L., Abran, A., et Idri, A., « Maintenance Effort Estimation for Open Source Software: Current trends », in CEUR Workshop Proceedings, 2022, vol. 3272.
H. Zerouaoui, Idri, A., et O. Alaoui, E., « A new approach for histological classification of breast cancer using deep hybrid heterogenous ensemble », Data Technologies and Applications, p. 1-34, 2022.
H. Ouifak, Idri, A., Benbriqa, H., et Abnane, I., « Performance-Interpretability Tradeoff of Mamdani Neuro-Fuzzy Classifiers for Medical Data », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 468 LNNS, p. 456-465, 2022.
E. B. Fhel, Sardi, L., et Idri, A., « Quality Evaluation of Mobile GIS for Data Collection », in International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering, ENASE - Proceedings, 2022, p. 309-316.
F. - Z. Nakach, Zerouaoui, H., et Idri, A., « Random Forest Based Deep Hybrid Architecture for Histopathological Breast Cancer Images Classification », Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), vol. 13376 LNCS, p. 3-18, 2022.
L. Sardi, Idri, A., Redman, L. M., Alami, H., et Fernandez-Aleman, J. L., « A Reusable Catalog of Requirements for Gamified Mobile Health Applications », in International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering, ENASE - Proceedings, 2022, p. 435-442.
M. Kharbouch, Idri, A., Fernandez-Aleman, J. L., Redman, L., Toval, A., et Stelate, Y., « Reviewing the features and functionalities of contraception mPHRs », Health Policy and Technology, vol. 11, 2022.
S. El-Ateif et Idri, A., « Single-modality and joint fusion deep learning for diabetic retinopathy diagnosis », Scientific African, vol. 17, 2022.
F. Idlahcen et Idri, A., « Systematic Map of Data Mining for Gynecologic Oncology », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 468 LNNS, p. 466-475, 2022.
A. Zizaan et Idri, A., « Systematic Map of Machine Learning Based Breast Cancer Screening », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 468 LNNS, p. 425-434, 2022.
J. J. López-Jiménez, Fernandez-Aleman, J. L., González, L. L., Sequeros, O. G., Valle, B. M., García-Berná, J. A., Idri, A., et Toval, A., « Taking the pulse of a classroom with a gamified audience response system », Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 213, 2022.
S. Elmidaoui, Cheikhi, L., Idri, A., et Abran, A., « Towards a Taxonomy of Software Maintainability Predictors: A Detailed View », Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 470 LNNS, p. 202-210, 2022.
H. Benhar, Hosni, M., et Idri, A., « Univariate and Multivariate Filter Feature Selection for Heart Disease Classification », Journal of Information Science and Engineering, vol. 38, p. 791-803, 2022.
C. Lahmar et Idri, A., « On the value of deep learning for diagnosing diabetic retinopathy », Health and Technology, vol. 12, p. 89-105, 2022.

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