CareLit Fachartikel

Machine Learning-basierte Klassifizierung von Kolonläsionen in der CT-Kolonografie: Ein Radiomics-Ansatz

P Wesp, M Ingrisch, A Graser, S Maurus, C Schulz, T Knösel, C Cyran, J Ricke, P Kazmierczak, S Grosu · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2020 · Heft S 01 S 01 · S. S79

Dokument
940818
CareLit-ID
Jahr
2020
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
P Wesp, M Ingrisch, A Graser, S Maurus, C Schulz, T Knösel, C Cyran, J Ricke, P Kazmierczak, S Grosu
Ausgabe
Heft S 01 S 01 / 2020
Jahrgang 192
Seiten
S79
Erschienen: 2020-04-01 00:00:00
ISSN
1433-5972
DOI
10.1055/s-0040-1703343

Zusammenfassung

Machine Learning-basierte Klassifizierung von Kolonläsionen in der CT-Kolonografie: Ein Radiomics-Ansatz

Schlagworte

Machine Learning-Basierte Klassifizierung Kolonläsionen Ct-Kolonografie Radiomics-Ansatz RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…