Implementation of machine learning into clinical breast MRI: potential for objective and accurate decision-making in suspicious breast masses
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Beteiligte Personen: Ellmann, Stephan (VerfasserIn), Wenkel, Evelyn (VerfasserIn), Dietzel, Matthias (VerfasserIn), Bielowski, Christian (VerfasserIn), Vesal, Sulaiman (VerfasserIn), Maier, Andreas (VerfasserIn), Hammon, Matthias (VerfasserIn), Janka, Rolf (VerfasserIn), Fasching, Peter A. (VerfasserIn), Beckmann, Matthias W. (VerfasserIn), Wendtland, Rüdiger Schulz (VerfasserIn), Uder, Michael (VerfasserIn), Bäuerle, Tobias (VerfasserIn)
Format: Elektronisch E-Book
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Erlangen ; Nürnberg Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 2020
Schlagwörter:
Links:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228446
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:29-opus4-142771
https://d-nb.info/1215343493/34
https://open.fau.de/handle/openfau/14277
Umfang:1 Online-Ressource
DOI:10.1371/journal.pone.0228446