Machine learning using radiomics and dosiomics for normal tissue complication probability modeling of radiation-induced xerostomia

• Verfasst von: Gabryś, Hubert [VerfasserIn]
• Titel: Machine learning using radiomics and dosiomics for normal tissue complication probability modeling of radiation-induced xerostomia
• Institutionen: Universität Heidelberg [Grad-verleihende Institution]
• Verf.angabe: vorgelegt von Hubert Szymon Gabrys
• Verlagsort: Heidelberg
• Jahr: 2018
• Umfang: 120 Seiten
• Illustrationen: Illustrationen, Diagramme
• Hochschulschrift: Dissertation, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg, 2019
• Schlagwörter: (s)Strahlentherapie / (s)Maschine / (s)Lernen
• Dokumenttyp: Hochschulschrift
• Sprache: eng
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Gabryś, Hubert: Machine learning using radiomics and dosiomics for normal tissue complication probability modeling of radiation-induced xerostomia. - Heidelberg, 2020. - 1 Online-Ressource (125 Seiten)
• K10plus-PPN: 1672130344