Potential of Deep Learning in Quantitative Magnetic Resonance Imaging for Personalized Radiotherapy

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dc.contributor.author Thorwarth, Daniela
dc.date.accessioned 2023-03-20T10:47:07Z
dc.date.available 2023-03-20T10:47:07Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.issn 1053-4296
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/138258
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher W B Saunders Co - Elsevier Inc de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.1016/j.semradonc.2022.06.007 de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Potential of Deep Learning in Quantitative Magnetic Resonance Imaging for Personalized Radiotherapy de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20230202000000_01038
utue.publikation.seiten 377-388 de_DE
utue.personen.roh Gurney-Champion, Oliver J.
utue.personen.roh Landry, Guillaume
utue.personen.roh Redalen, Kathrine Roe
utue.personen.roh Thorwarth, Daniela
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Seminars in Radiation Oncology de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue 4 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 32 de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät de_DE


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