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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Götz, Michael [VerfasserIn]   i
 Nolden, Marco [VerfasserIn]   i
 Maier-Hein, Klaus H. [VerfasserIn]   i
Titel:MITK Phenotyping
Titelzusatz:an open-source toolchain for image-based personalized medicine with radiomics
Verf.angabe:Michael Götz, Marco Nolden, Klaus Maier-Hein
Jahr:2019
Jahr des Originals:2018
Umfang:4 S.
Fussnoten:Available online 31 December 2018 ; Gesehen am 24.09.2019
Titel Quelle:Enthalten in: Radiotherapy and oncology
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, 1983
Jahr Quelle:2019
Band/Heft Quelle:131(2019), Seite 108-111
ISSN Quelle:1879-0887
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.
DOI:doi:10.1016/j.radonc.2018.11.021
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 ; Verlag: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2018.11.021
 Volltext: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167814018336156
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2018.11.021
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Image phenotyping
 Machine learning
 Open source software
 Personalized medicine
 Radiology image processing
 Radiomics
K10plus-PPN:1677564563
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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