Deep learning to predict breast cancer sentinel lymph node status on INSEMA histological images
Marmé, Frederik, Krieghoff-Henning, Eva, Gerber, Bernd, Schmitt, Max, Zahm, Dirk-Michael, Bauerschlag, Dirk, Forstbauer, Helmut, Hildebrandt, Guido, Ataseven, Beyhan, Brodkorb, Tobias, Denkert, Carsten, Stachs, Angrit, Krug, David, Heil, Jörg, Golatta, Michael, Kühn, Thorsten, Nekljudova, Valentina, Gaiser, Timo, Schönmehl, Rebecca, Brochhausen, Christoph, Loibl, Sibylle, Reimer, Toralf und Brinker, Titus J. (2023) Deep learning to predict breast cancer sentinel lymph node status on INSEMA histological images. European Journal of Cancer 195, S. 113390.Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 18 Mrz 2025 10:10
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | European Journal of Cancer | ||||
| Verlag: | ELSEVIER SCI LTD | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | OXFORD | ||||
| Band: | 195 | ||||
| Seitenbereich: | S. 113390 | ||||
| Datum | 2023 | ||||
| Institutionen | Medizin > Lehrstuhl für Pathologie | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | ; Sentinel; Lymph node status; Deep learning; Breast cancer; Digital biomarker | ||||
| 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 | 76185 |
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