Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Image"
|
|
|
| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1276776551 |
| Titel | Two fully automated data-driven 3D whole-breast segmentation strategies in MRI for MR-based breast density using image registration and U-Net with a focus on reproducibility / by Jia Ying, Renee Cattell, Tianyun Zhao, Lan Lei, Zhao Jiang, Shahid M. Hussain, Yi Gao, H.-H. Sherry Chow, Alison T. Stopeck, Patricia A. Thompson, Chuan Huang |
| Person(en) |
Ying, Jia (Verfasser) Cattell, Renee (Verfasser) Zhao, Tianyun (Verfasser) Lei, Lan (Verfasser) Jiang, Zhao (Verfasser) Hussain, Shahid M. (Verfasser) Gao, Yi (Verfasser) Chow, H.-H. Sherry (Verfasser) Stopeck, Alison T. (Verfasser) Thompson, Patricia A. (Verfasser) Huang, Chuan (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | Online-Ressource : online resource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2022122821010184461877 DOI: 10.1186/s42492-022-00121-4 |
| URL | https://doi.org/10.1186/s42492-022-00121-4 (Open Access) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| DDC-Notation | 616.075 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Visual computing for industry, biomedicine, and art (Bd. 5, 11.10.2022, Nr. 1, date:12.2022: 1-12) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |

