Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1364301881 |
Titel | Radiomics integration based on intratumoral and peritumoral computed tomography improves the diagnostic efficiency of invasiveness in patients with pure ground-glass nodules: a machine learning, cross-sectional, bicentric study / by Ying Zeng, Jing Chen, Shanyue Lin, Haibo Liu, Yingjun Zhou, Xiao Zhou |
Person(en) |
Zeng, Ying (Verfasser) Chen, Jing (Verfasser) Lin, Shanyue (Verfasser) Liu, Haibo (Verfasser) Zhou, Yingjun (Verfasser) Zhou, Xiao (Verfasser) |
Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2505012118556.303229466993 DOI: 10.1186/s13019-024-03289-3 |
URL | https://doi.org/10.1186/s13019-024-03289-3 |
Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2024 |
DDC-Notation | 616.994 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
Sprache(n) | Englisch (eng) |
Beziehungen | Enthalten in: Journal of cardiothoracic surgery (Bd. 20, 11.2.2025, Nr. 1, date:12.2025: 1-9) |
Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
