Deep Learning-Based Automated Abdominal Organ Segmentation in the UK Biobank and German National Cohort Magnetic Resonance Imaging Studies

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dc.contributor.author Fischer, Marc
dc.contributor.author Hepp, Tobias
dc.contributor.author Gatidis, Sergios
dc.contributor.author Küstner, Thomas
dc.date.accessioned 2021-11-22T10:01:31Z
dc.date.available 2021-11-22T10:01:31Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.issn 1536-0210
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/120922
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Lippincott Williams & Wilkins de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.1097/RLI.0000000000000755 de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Deep Learning-Based Automated Abdominal Organ Segmentation in the UK Biobank and German National Cohort Magnetic Resonance Imaging Studies de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20210824232002_01043
utue.publikation.seiten 401-408 de_DE
utue.personen.roh Kart, Turkay
utue.personen.roh Fischer, Marc
utue.personen.roh Kuestner, Thomas
utue.personen.roh Hepp, Tobias
utue.personen.roh Bamberg, Fabian
utue.personen.roh Winzeck, Stefan
utue.personen.roh Glocker, Ben
utue.personen.roh Rueckert, Daniel
utue.personen.roh Gatidis, Sergios
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Investigative Radiology de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue 6 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 56 de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät de_DE


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