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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Link zu diesem Datensatz https://d-nb.info/1292046236
Art des Inhalts Hochschulschrift
Titel PET/CT radiomics and machine learning for non-invasive molecular and prognostic characterization of oropharyngeal squamous cell carcinomas / Stefan Philipp Markus Haider ; Betreuer: Philipp Baumeister
Person(en) Haider, Stefan Philipp Markus (Verfasser)
Baumeister, Philipp (Akademischer Betreuer)
Verlag München : Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität
Zeitliche Einordnung Erscheinungsdatum: 2023
Umfang/Format Online-Ressource (pdf)
Hochschulschrift Dissertation, München, Ludwig-Maximilians-Universität, 2023
Persistent Identifier URN: urn:nbn:de:bvb:19-317139
URL https://edoc.ub.uni-muenchen.de/31714/ (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n) Englisch (eng)
Schlagwörter Krebs <Medizin>* ; Bildgebendes Verfahren* ; Positronen-Emissions-Tomografie* ; Computertomografie* (*maschinell ermittelt)
DDC-Notation 616.994 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n) 610 Medizin, Gesundheit

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