Artificial intelligence‐based PRO score assessment in actinic keratoses from LC‐OCT imaging using Convolutional Neural Networks

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

Erschienen in
In: JDDG: Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft, 21, 11, S. 1359-1366

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Augsburg
(wer)
Universität Augsburg
(wann)
2023
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Berlin
(wer)
Wiley-Blackwell
(wann)
2023
Urheber
Thamm, Janis R.
Daxenberger, Fabia
Viel, Théo
Gust, Charlotte
Eijkenboom, Quirine
French, Lars E.
Welzel, Julia
Sattler, Elke C.
Schuh, Sandra

DOI
10.1111/ddg.15194
URN
urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1098761
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 05:20 UTC

Datenpartner

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Beteiligte

  • Thamm, Janis R.
  • Daxenberger, Fabia
  • Viel, Théo
  • Gust, Charlotte
  • Eijkenboom, Quirine
  • French, Lars E.
  • Welzel, Julia
  • Sattler, Elke C.
  • Schuh, Sandra
  • Universität Augsburg
  • Wiley-Blackwell

Entstanden

  • 2023

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