Prediction of upgrade to clinically significant prostate cancer in patients under active surveillance: performance of a fully automated AI‐algorithm for lesion detection and classification

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1289388253
Titel	Prediction of upgrade to clinically significant prostate cancer in patients under active surveillance: performance of a fully automated AI‐algorithm for lesion detection and classification
Person(en)	Oerther, Benedict (Verfasser) Engel, Hannes (Verfasser) Nedelcu, Andrea (Verfasser) Schlett, Christopher L. (Verfasser) Grimm, Robert (Verfasser) von Busch, Heinrich (Verfasser) Sigle, August (Verfasser) Gratzke, Christian (Verfasser) Bamberg, Fabian (Verfasser) Benndorf, Matthias (Verfasser)
Verlag	Freiburg : Universität
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2023
Umfang/Format	Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:bsz:25-freidok-2351067 DOI: 10.1002/pros.24528
URL	https://freidok.uni-freiburg.de/data/235106 (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Anmerkungen	The prostate. - 83, 9 (2023) , 871-878, ISSN: 1097-0045
DDC-Notation	616.994 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n)	610 Medizin, Gesundheit

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