Online-Ressource | |
Verfasst von: | Kather, Jakob Nikolas [VerfasserIn] |
Krisam, Johannes [VerfasserIn] | |
Charoentong, Pornpimol [VerfasserIn] | |
Herpel, Esther [VerfasserIn] | |
Weis, Cleo-Aron Thias [VerfasserIn] | |
Gaiser, Timo [VerfasserIn] | |
Marx, Alexander [VerfasserIn] | |
Valous, Nektarios A. [VerfasserIn] | |
Ferber, Dyke Steven [VerfasserIn] | |
Zörnig, Inka [VerfasserIn] | |
Jäger, Dirk [VerfasserIn] | |
Brenner, Hermann [VerfasserIn] | |
Chang-Claude, Jenny [VerfasserIn] | |
Hoffmeister, Michael [VerfasserIn] | |
Halama, Niels [VerfasserIn] | |
Titel: | Predicting survival from colorectal cancer histology slides using deep learning |
Titelzusatz: | a retrospective multicenter study |
Verf.angabe: | Jakob Nikolas Kather, Johannes Krisam, Pornpimol Charoentong, Tom Luedde, Esther Herpel, Cleo-Aron Weis, Timo Gaiser, Alexander Marx, Nektarios A. Valous, Dyke Ferber, Lina Jansen, Constantino Carlos Reyes-Aldasoro, Inka Zörnig, Dirk Jäger, Hermann Brenner, Jenny Chang-Claude, Michael Hoffmeister, Niels Halama |
E-Jahr: | 2019 |
Jahr: | January 24, 2019 |
Umfang: | 22 S. |
Fussnoten: | Gesehen am 27.03.2019 |
Titel Quelle: | Enthalten in: Public Library of SciencePLoS medicine |
Ort Quelle: | Lawrence, Kan. : PLoS, 2004 |
Jahr Quelle: | 2019 |
Band/Heft Quelle: | 16(2019,1) Artikel-Nummer e1002730, 22 Seiten |
ISSN Quelle: | 1549-1676 |
DOI: | doi:10.1371/journal.pmed.1002730 |
URL: | Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt. Volltext: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002730 |
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002730 | |
Datenträger: | Online-Ressource |
Sprache: | eng |
K10plus-PPN: | 1662439504 |
Verknüpfungen: | → Zeitschrift |