Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF

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Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1432-1084
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF ; day:6 ; month:9 ; year:2022 ; pages:1-11
European radiology ; (6.9.2022), 1-11

Urheber
Pan, Jeanny
Hofmanninger, Johannes
Nenning, Karl-Heinz
Prayer, Florian
Röhrich, Sebastian
Sverzellati, Nicola
Poletti, Venerino
Tomassetti, Sara
Weber, Michael
Prosch, Helmut
Langs, Georg
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s00330-022-09101-x
URN
urn:nbn:de:101:1-2022112321024200053880
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:37 MESZ

Datenpartner

Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
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Beteiligte

  • Pan, Jeanny
  • Hofmanninger, Johannes
  • Nenning, Karl-Heinz
  • Prayer, Florian
  • Röhrich, Sebastian
  • Sverzellati, Nicola
  • Poletti, Venerino
  • Tomassetti, Sara
  • Weber, Michael
  • Prosch, Helmut
  • Langs, Georg
  • SpringerLink (Online service)

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