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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

Verfügbarkeit
Standort: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Murray, Jacob [VerfasserIn]   i
 Pfeffer, Phillip [VerfasserIn]   i
 Seifert, Robert [VerfasserIn]   i
 Hermann, Alexander [VerfasserIn]   i
 Handke, Jessica [VerfasserIn]   i
 Kummer, Laura [VerfasserIn]   i
 Janßen, Henrike [VerfasserIn]   i
 Weigand, Markus A. [VerfasserIn]   i
 Schlemmer, Heinz-Peter [VerfasserIn]   i
 Larmann, Jan [VerfasserIn]   i
 Kleesiek, Jens Philipp [VerfasserIn]   i
Titel:Vesseg - an open-source tool for deep learning-based atherosclerotic plaque quantification in histopathology images
Titelzusatz:brief report
Verf.angabe:Jacob M. Murray, Phillip Pfeffer, Robert Seifert, Alexander Hermann, Jessica Handke, Laura Kummer, Henrike Janssen, Markus A. Weigand, Heinz-Peter Schlemmer, Jan Larmann, Jens Kleesiek
E-Jahr:2021
Jahr:August 12, 2021
Umfang:7 S.
Fussnoten:Gesehen am 02.12.2021
Titel Quelle:Enthalten in: Arteriosclerosis, thrombosis, and vascular biology
Ort Quelle:Philadelphia, Pa. : Lippincott, Williams & Wilkins, 1981
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:41(2021), 10 vom: Okt., Seite 2516-2522
ISSN Quelle:1524-4636
 2330-9180
 2330-9199
Abstract:Download figureDownload PowerPoint
DOI:doi:10.1161/ATVBAHA.121.316124
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/10.1161/ATVBAHA.121.316124
 Volltext: https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/ATVBAHA.121.316124
 DOI: https://doi.org/10.1161/ATVBAHA.121.316124
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:atherosclerosis
 cardiovascular disease
 deep learning
 image interpretation, computer-assisted
 vascular remodeling
K10plus-PPN:1780080174
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/68807435   QR-Code
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