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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Gresser, Eva Kristina [VerfasserIn]   i
 Schachtner, Balthasar [VerfasserIn]   i
 Stüber, Anna Theresa [VerfasserIn]   i
 Solyanik, Olga [VerfasserIn]   i
 Schreier, Andrea [VerfasserIn]   i
 Huber, Thomas [VerfasserIn]   i
 Froelich, Matthias F. [VerfasserIn]   i
 Magistro, Giuseppe [VerfasserIn]   i
 Kretschmer, Alexander [VerfasserIn]   i
 Stief, Christian [VerfasserIn]   i
 Ricke, Jens [VerfasserIn]   i
 Ingrisch, Michael [VerfasserIn]   i
 Nörenberg, Dominik [VerfasserIn]   i
Titel:Performance variability of radiomics machine learning models for the detection of clinically significant prostate cancer in heterogeneous MRI datasets
Verf.angabe:Eva Gresser, Balthasar Schachtner, Anna Theresa Stüber, Olga Solyanik, Andrea Schreier, Thomas Huber, Matthias Frank Froelich, Giuseppe Magistro, Alexander Kretschmer, Christian Stief, Jens Ricke, Michael Ingrisch, Dominik Nörenberg
E-Jahr:2022
Jahr:November 01, 2022
Umfang:14 S.
Fussnoten:Gesehen am 24.06.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Quantitative imaging in medicine and surgery
Ort Quelle:Hong Kong : AME Publ., 2011
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:12(2022), 11 vom: Nov., Seite 4991-5003
ISSN Quelle:2223-4306
Abstract:Performance variability of radiomics machine learning models for the detection of clinically significant prostate cancer in heterogeneous MRI datasets
DOI:doi:10.21037/qims-22-265
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: https://doi.org/10.21037/qims-22-265
 Volltext: https://qims.amegroups.org/article/view/101324
 DOI: https://doi.org/10.21037/qims-22-265
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1892112000
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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