Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1238171087 |
| Art des Inhalts | Hochschulschrift |
| Titel | Multiparametrisches maschinelles Lernen für die Detektion und Segmentierung von Glioblastomen in klinischen Bilddaten der Magnet-Resonanz-Tomographie / vorgelegt von Michael Perkuhn |
| Person(en) | Perkuhn, Michael (Verfasser) |
| Verlag | Köln |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: [2021?] |
| Umfang/Format | 33 Seiten : Illustrationen ; 21 cm |
| Hochschulschrift | Dissertation, Universität zu Köln, 2020 |
| ISBN/Einband/Preis | Broschur |
| Sprache(n) | Deutsch (ger), Englisch (eng) |
| Schlagwörter | Glioblastom* ; Kernspintomografie* ; Maschinelles Lernen* ; Segmentierung* ; Detektion* (*maschinell ermittelt) |
| DDC-Notation | 616.075 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Weiterführende Informationen | Inhaltsverzeichnis |
| Frankfurt |
Signatur: 2021 AA 37955
Bereitstellung in Frankfurt |
| Leipzig |
Signatur: 2022 AA 764
Bereitstellung in Leipzig |
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