End-to-end reproducible AI pipelines in radiology using the cloud

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

Erschienen in
End-to-end reproducible AI pipelines in radiology using the cloud ; volume:15 ; number:1 ; day:13 ; month:8 ; year:2024 ; pages:1-9 ; date:12.2024
Nature Communications ; 15, Heft 1 (13.8.2024), 1-9, 12.2024

Urheber
Bontempi, Dennis
Nuernberg, Leonard
Pai, Suraj
Krishnaswamy, Deepa
Thiriveedhi, Vamsi
Hosny, Ahmed
Mak, Raymond H.
Farahani, Keyvan
Kikinis, Ron
Fedorov, Andrey
Aerts, Hugo J. W. L.
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1038/s41467-024-51202-2
URN
urn:nbn:de:101:1-2411010752052.391135047663
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:24 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Bontempi, Dennis
  • Nuernberg, Leonard
  • Pai, Suraj
  • Krishnaswamy, Deepa
  • Thiriveedhi, Vamsi
  • Hosny, Ahmed
  • Mak, Raymond H.
  • Farahani, Keyvan
  • Kikinis, Ron
  • Fedorov, Andrey
  • Aerts, Hugo J. W. L.
  • SpringerLink (Online service)

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