Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| Verfasst von: | Götz, Michael [VerfasserIn]  |
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| | Nolden, Marco [VerfasserIn] |
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| | Maier-Hein, Klaus H. [VerfasserIn] |
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| Titel: | MITK Phenotyping |
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| Titelzusatz: | an open-source toolchain for image-based personalized medicine with radiomics |
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| Verf.angabe: | Michael Götz, Marco Nolden, Klaus Maier-Hein |
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| Jahr: | 2019 |
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| Jahr des Originals: | 2018 |
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| Umfang: | 4 S. |
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| Fussnoten: | Available online 31 December 2018 ; Gesehen am 24.09.2019 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: Radiotherapy and oncology |
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| Ort Quelle: | Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, 1983 |
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| Jahr Quelle: | 2019 |
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| Band/Heft Quelle: | 131(2019), Seite 108-111 |
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| ISSN Quelle: | 1879-0887 |
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| Abstract: | Radiomics - The extraction of quantitative features from radiologic images - shows increasing potential in contributing to modern personalized medicine approaches. MITK Phenotyping is an openly distributed radiomics framework implementing an exhaustive set of features, adhering to most recent international standards, and supporting a variety of different user interfaces and programming languages. |
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| DOI: | doi:10.1016/j.radonc.2018.11.021 |
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2018.11.021 |
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| | Volltext: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167814018336156 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2018.11.021 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | Image phenotyping |
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| | Machine learning |
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| | Open source software |
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| | Personalized medicine |
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| | Radiology image processing |
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| | Radiomics |
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| K10plus-PPN: | 1677564563 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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MITK Phenotyping / Götz, Michael [VerfasserIn]; 2019 (Online-Ressource)
68432600
