Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus für die Prädiktion von signifikanten Prostatakarzinomen

• Verfasst von: Schenk, Sarah Elena [VerfasserIn]
• Titel: Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus für die Prädiktion von signifikanten Prostatakarzinomen
• Mitwirkende: Attenberger, Ulrike [AkademischeR BetreuerIn]
• Institutionen: Universität Heidelberg [Grad-verleihende Institution]
• Verf.angabe: vorgelegt von Sarah Elena Schenk ; Referentin: Frau Univ.-Prof. Dr. med. Ulrike Attenberger
• Verlagsort: Heidelberg
• Jahr: 2022
• Umfang: 94 Seiten
• Illustrationen: Illustrationen, Diagramme
• Hochschulschrift: Dissertation, Ruprecht-Karls-Universität zu Heidelberg, 2023
• Schlagwörter: (s)Prostatakrebs / (s)Maschinelles Lernen
• Dokumenttyp: Hochschulschrift
• Sprache: ger
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Schenk, Sarah Elena, 1993 - : Entwicklung einer Radiomics-Signatur sowie eines Deep Learning Algorithmus für die Prädiktion von signifikanten Prostatakarzinomen. - Heidelberg, 2023. - 1 Online-Ressource (94 Seiten)
• Sach-SW: Radiomics
• K10plus-PPN: 1852092408