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Kann der Einsatz von machine learning die Detektion von Lymphknotenmetastasen mittels multiparametrischer PET/MRT beim frühen Zervixkarzinoms verbessern?

W Matthias, S Gatidis, D Blum, C Pfannenberg, M Reimold, K Nikolaou, SY Brucker, S Kommoss, C la Fougère, H Dittmann · Nuklearmedizin - NuclearMedicine · 2020 · Heft 02

Dokument
1214886
CareLit-ID
Jahr
2020
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Nuklearmedizin - NuclearMedicine
Autor:innen
W Matthias, S Gatidis, D Blum, C Pfannenberg, M Reimold, K Nikolaou, SY Brucker, S Kommoss, C la Fougère, H Dittmann
Ausgabe
Heft 02 / 2020
Jahrgang 59
Seiten
–
Erschienen: 2020-04-01 00:00:00
ISSN
0029-5566
DOI
10.1055/s-0040-1708367

Zusammenfassung

Kann der Einsatz von machine learning die Detektion von Lymphknotenmetastasen mittels multiparametrischer PET/MRT beim frühen Zervixkarzinoms verbessern?

Schlagworte

Einsatz Machine Learning Detektion Lymphknotenmetastasen Mittels Multiparametrischer Frühen Zervixkarzinoms Verbessern Nuklearmedizin - NuclearMedicine