| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Hekler, Achim [VerfasserIn]  |
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| | Maron, Roman C. [VerfasserIn] |
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| | Haggenmüller, Sarah [VerfasserIn] |
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| | Schmitt, Max [VerfasserIn] |
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| | Wies, Christoph [VerfasserIn] |
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| | Utikal, Jochen [VerfasserIn] |
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| | Meier, Friedegund [VerfasserIn] |
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| | Hobelsberger, Sarah [VerfasserIn] |
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| | Gellrich, Frank F. [VerfasserIn] |
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| | Sergon, Mildred [VerfasserIn] |
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| | Hauschild, Axel [VerfasserIn] |
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| | French, Lars E. [VerfasserIn] |
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| | Heinzerling, Lucie [VerfasserIn] |
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| | Schlager, Justin G. [VerfasserIn] |
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| | Ghoreschi, Kamran [VerfasserIn] |
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| | Schlaak, Max [VerfasserIn] |
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| | Hilke, Franz J. [VerfasserIn] |
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| | Poch, Gabriela [VerfasserIn] |
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| | Korsing, Sören [VerfasserIn] |
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| | Berking, Carola [VerfasserIn] |
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| | Heppt, Markus V. [VerfasserIn] |
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| | Erdmann, Michael [VerfasserIn] |
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| | Haferkamp, Sebastian [VerfasserIn] |
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| | Drexler, Konstantin [VerfasserIn] |
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| | Schadendorf, Dirk [VerfasserIn] |
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| | Sondermann, Wiebke [VerfasserIn] |
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| | Goebeler, Matthias [VerfasserIn] |
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| | Schilling, Bastian [VerfasserIn] |
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| | Kather, Jakob Nikolas [VerfasserIn] |
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| | Krieghoff-Henning, Eva [VerfasserIn] |
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| | Brinker, Titus Josef [VerfasserIn] |
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| Titel: | Using multiple real-world dermoscopic photographs of one lesion improves melanoma classification via deep learning |
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| Verf.angabe: | Achim Hekler, Roman C. Maron, Sarah Haggenmüller, Max Schmitt, Christoph Wies, Jochen S. Utikal, Friedegund Meier, Sarah Hobelsberger, Frank F. Gellrich, Mildred Sergon, Axel Hauschild, Lars E. French, Lucie Heinzerling, Justin G. Schlager, Kamran Ghoreschi, Max Schlaak, Franz J. Hilke, Gabriela Poch, Sören Korsing, Carola Berking, Markus V. Heppt, Michael Erdmann, Sebastian Haferkamp, Konstantin Drexler, Dirk Schadendorf, Wiebke Sondermann, Matthias Goebeler, Bastian Schilling, Jakob N. Kather, Eva Krieghoff-Henning, Titus J. Brinker |
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| E-Jahr: | 2024 |
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| Jahr: | May 2024 |
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| Umfang: | 4 S. |
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| Illustrationen: | Illustrationen |
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| Fussnoten: | Online verfügbar: 8. Januar 2024, Artikelversion: 11. April 2024 ; Gesehen am 18.12.2024 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: American Academy of DermatologyJournal of the American Academy of Dermatology |
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| Ort Quelle: | Amsterdam [u.a.] : Elsevier, 1979 |
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| Jahr Quelle: | 2024 |
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| Band/Heft Quelle: | 90(2024), 5, Seite 1028-1031 |
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| ISSN Quelle: | 1097-6787 |
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| DOI: | doi:10.1016/j.jaad.2023.11.065 |
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| 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/10.1016/j.jaad.2023.11.065 |
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| | Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0190962224000483 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaad.2023.11.065 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | artificial intelligence |
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| | deep learning |
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| | dermatology |
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| | dermoscopy |
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| | diagnosis |
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| | melanoma |
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| | robustness |
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| | uncertainty estimation |
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| K10plus-PPN: | 1912917564 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Using multiple real-world dermoscopic photographs of one lesion improves melanoma classification via deep learning / Hekler, Achim [VerfasserIn]; May 2024 (Online-Ressource)
