| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Hänßle, Holger [VerfasserIn]  |
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| | Müller-Christmann, Christine [VerfasserIn] |
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| | Schneiderbauer, Roland [VerfasserIn] |
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| | Toberer, Ferdinand [VerfasserIn] |
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| | Enk, Alexander [VerfasserIn] |
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| | Uhlmann, Lorenz [VerfasserIn] |
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| Titel: | Man against machine |
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| Titelzusatz: | diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists |
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| Verf.angabe: | H.A. Haenssle, C. Fink, R. Schneiderbauer, F. Toberer, T. Buhl, A. Blum, A. Kalloo, A. Ben Hadj Hassen, L. Thomas, A. Enk, & L. Uhlmann ; Reader study level-I and level-II Groups |
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| E-Jahr: | 2018 |
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| Jahr: | 28 May 2018 |
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| Umfang: | 7 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 20.08.2019 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: Annals of oncology |
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| Ort Quelle: | Amsterdam [u.a.] : Elsevier, 1990 |
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| Jahr Quelle: | 2018 |
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| Band/Heft Quelle: | 29(2018), 8, Seite 1836-1842 |
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| ISSN Quelle: | 1569-8041 |
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| Abstract: | AbstractBackground. Deep learning convolutional neural networks (CNN) may facilitate melanoma detection, but data comparing a CNN’s diagnostic performance to l |
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| DOI: | doi:10.1093/annonc/mdy166 |
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| 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/10.1093/annonc/mdy166 |
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| | Volltext: https://academic.oup.com/annonc/article/29/8/1836/5004443 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1093/annonc/mdy166 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| K10plus-PPN: | 1671635396 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Man against machine / Hänßle, Holger [VerfasserIn]; 28 May 2018 (Online-Ressource)
