Brinker, Titus J. 
; Kiehl, Lennard ; Schmitt, Max ; Jutzi, Tanja B. ; Krieghoff-Henning, Eva I. ; Krahl, Dieter ; Kutzner, Heinz ; Gholam, Patrick ; Haferkamp, Sebastian ; Klode, Joachim ; Schadendorf, Dirk ; Hekler, Achim ; Fröhling, Stefan ; Kather, Jakob N. ; Haggenmüller, Sarah ; von Kalle, Christof ; Heppt, Markus ; Hilke, Franz ; Ghoreschi, Kamran ; Tiemann, Markus ; Wehkamp, Ulrike ; Hauschild, Axel ; Weichenthal, Michael ; Utikal, Jochen S.
; Kiehl, Lennard ; Schmitt, Max ; Jutzi, Tanja B. ; Krieghoff-Henning, Eva I. ; Krahl, Dieter ; Kutzner, Heinz ; Gholam, Patrick ; Haferkamp, Sebastian ; Klode, Joachim ; Schadendorf, Dirk ; Hekler, Achim ; Fröhling, Stefan ; Kather, Jakob N. ; Haggenmüller, Sarah ; von Kalle, Christof ; Heppt, Markus ; Hilke, Franz ; Ghoreschi, Kamran ; Tiemann, Markus ; Wehkamp, Ulrike ; Hauschild, Axel ; Weichenthal, Michael ; Utikal, Jochen S. Deep learning approach to predict sentinel lymph node status directly from routine histology of primary melanoma tumours
Brinker, Titus J., Kiehl, Lennard, Schmitt, Max, Jutzi, Tanja B., Krieghoff-Henning, Eva I., Krahl, Dieter, Kutzner, Heinz , Gholam, Patrick, Haferkamp, Sebastian , Klode, Joachim, Schadendorf, Dirk, Hekler, Achim, Fröhling, Stefan, Kather, Jakob N. , Haggenmüller, Sarah, von Kalle, Christof, Heppt, Markus, Hilke, Franz , Ghoreschi, Kamran , Tiemann, Markus, Wehkamp, Ulrike, Hauschild, Axel, Weichenthal, Michael und Utikal, Jochen S.
(2021)
Deep learning approach to predict sentinel lymph node status directly from routine histology of primary melanoma tumours.
European Journal of Cancer 154, S. 227-234.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 29 Feb 2024 12:35
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | European Journal of Cancer | ||||
| Verlag: | Elsevier | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | OXFORD | ||||
| Band: | 154 | ||||
| Seitenbereich: | S. 227-234 | ||||
| Datum | 2021 | ||||
| Institutionen | Medizin > Lehrstuhl für Dermatologie und Venerologie | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | CLASSIFICATION; RISK; STRATIFICATION; DERMATOLOGISTS; SUPERIOR; Melanoma; Skin cancer; Artificial intelligence; Neural network model; Lymph node biopsy; Sentinel; Histology; Machine learning; Biomarkers; Pathology | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 56647 |
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