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Ergebnis der Suche nach: tit all "Divide-and-Conquer Learning."
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1317839749 |
| Titel | Towards deep-learning (DL) based fully automated target delineation for rectal cancer neoadjuvant radiotherapy using a divide-and-conquer strategy: a study with multicenter blind and randomized validation / by Jianhao Geng, Xianggao Zhu, Zhiyan Liu, Qi Chen, Lu Bai, Shaobin Wang, Yongheng Li, Hao Wu, Haizhen Yue, Yi Du |
| Person(en) |
Geng, Jianhao (Verfasser) Zhu, Xianggao (Verfasser) Liu, Zhiyan (Verfasser) Chen, Qi (Verfasser) Bai, Lu (Verfasser) Wang, Shaobin (Verfasser) Li, Yongheng (Verfasser) Wu, Hao (Verfasser) Yue, Haizhen (Verfasser) Du, Yi (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024013114273208301633 DOI: 10.1186/s13014-023-02350-0 |
| URL | https://doi.org/10.1186/s13014-023-02350-0 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| DDC-Notation | 616.994 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Radiation oncology (Bd. 18, 6.10.2023, Nr. 1, date:12.2023: 1-10) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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