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Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"



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Artikel
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

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