Predicting stone composition via machine-learning models trained on intra-operative endoscopic digital images

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Predicting stone composition via machine-learning models trained on intra-operative endoscopic digital images ; volume:24 ; number:1 ; day:3 ; month:1 ; year:2024 ; pages:1-8 ; date:12.2024
BMC urology ; 24, Heft 1 (3.1.2024), 1-8, 12.2024

Urheber
Zhu, Guanhua
Li, Chengbai
Guo, Yinsheng
Sun, Lu
Jin, Tao
Wang, Ziyue
Li, Shiqing
Zhou, Feng
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s12894-023-01396-2
URN
urn:nbn:de:101:1-2024031814044112275726
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:50 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Zhu, Guanhua
  • Li, Chengbai
  • Guo, Yinsheng
  • Sun, Lu
  • Jin, Tao
  • Wang, Ziyue
  • Li, Shiqing
  • Zhou, Feng
  • SpringerLink (Online service)

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