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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1278172173 |
| Titel | Fully-automated deep learning-based flow quantification of 2D CINE phase contrast MRI / by Maurice Pradella, Michael B. Scott, Muhammad Omer, Seth K. Hill, Lisette Lockhart, Xin Yi, Alborz Amir-Khalili, Alireza Sojoudi, Bradley D. Allen, Ryan Avery, Michael Markl |
| Person(en) |
Pradella, Maurice (Verfasser) Scott, Michael B. (Verfasser) Omer, Muhammad (Verfasser) Hill, Seth K. (Verfasser) Lockhart, Lisette (Verfasser) Yi, Xin (Verfasser) Amir-Khalili, Alborz (Verfasser) Sojoudi, Alireza (Verfasser) Allen, Bradley D. (Verfasser) Avery, Ryan (Verfasser) Markl, Michael (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | Online-Ressource : online resource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2023011409020389292130 DOI: 10.1007/s00330-022-09179-3 |
| URL | https://doi.org/10.1007/s00330-022-09179-3 (Open Access) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| DDC-Notation | 616.1 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: European radiology (29.10.2022: 1-12) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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