Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: per="Spohn," AND per="Thomas" AND Catalog=dnb
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1302125656 |
| Titel | Deep Learning based automated delineation of the intraprostatic gross tumour volume in PSMA-PET for patients with primary prostate cancer |
| Person(en) |
Holzschuh, Julius (Verfasser) Mix, Michael (Verfasser) Ruf, Juri (Verfasser) Hölscher, Tobias (Verfasser) Kotzerke, Jörg (Verfasser) Vrachimis, Alexis (Verfasser) Doolan, Paul (Verfasser) Ilhan, Harun (Verfasser) Marinescu, Ioana M. (Verfasser) Spohn, Simon Konrad Benedict (Verfasser) Fechter, Tobias (Verfasser) Kuhn, Dejan (Verfasser) Bronsert, Peter (Verfasser) Gratzke, Christian (Verfasser) Grosu, Radu (Verfasser) Kamran, Sophia C. (Verfasser) Heidari, Pedram (Verfasser) Ng, Thomas S.C (Verfasser) Könik, Arda (Verfasser) Grosu, Anca-Ligia (Verfasser) Zamboglou, Constantinos (Verfasser) |
| Verlag | Freiburg : Universität |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (zip) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2379000 DOI: 10.1016/j.radonc.2023.109774 |
| URL | https://freidok.uni-freiburg.de/data/237900 (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | Radiotherapy and oncology. - 188 (2023) , 109774, ISSN: 1879-0887 |
| DDC-Notation | 616.994 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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