Deep learning-based subtyping of gastric cancer histology predicts clinical outcome: a multi-institutional retrospective study
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource, 1 online resource.
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
Deep learning-based subtyping of gastric cancer histology predicts clinical outcome: a multi-institutional retrospective study ; volume:26 ; number:5 ; day:3 ; month:6 ; year:2023 ; pages:708-720 ; date:9.2023
Gastric cancer ; 26, Heft 5 (3.6.2023), 708-720, 9.2023
- Urheber
-
Veldhuizen, Gregory Patrick
Röcken, Christoph
Behrens, Hans-Michael
Cifci, Didem
Muti, Hannah Sophie
Yoshikawa, Takaki
Arai, Tomio
Oshima, Takashi
Tan, Patrick
Ebert, Matthias P.
Pearson, Alexander T.
Calderaro, Julien
Grabsch, Heike I.
Kather, Jakob Nikolas
- Beteiligte Personen und Organisationen
-
SpringerLink (Online service)
- DOI
-
10.1007/s10120-023-01398-x
- URN
-
urn:nbn:de:101:1-2023102516552947419505
- Rechteinformation
-
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
14.08.2025, 10:51 MESZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte
- Veldhuizen, Gregory Patrick
- Röcken, Christoph
- Behrens, Hans-Michael
- Cifci, Didem
- Muti, Hannah Sophie
- Yoshikawa, Takaki
- Arai, Tomio
- Oshima, Takashi
- Tan, Patrick
- Ebert, Matthias P.
- Pearson, Alexander T.
- Calderaro, Julien
- Grabsch, Heike I.
- Kather, Jakob Nikolas
- SpringerLink (Online service)
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