Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der onkologischen Bildgebung = Artificial intelligence and machine learning in oncologic imaging
Maschinelles Lernen (ML) hält gegenwärtig Einzug in viele Bereiche der Gesellschaft, so auch in die Medizin. Diese Transformation birgt das Potenzial, den ärztlichen Berufsalltag drastisch zu verändern. In der Interaktion zwischen den Disziplinen und Modalitäten der onkologischen Patientenverso...
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , , , , , |
|---|---|
| Dokumenttyp: | Article (Journal) |
| Sprache: | Deutsch |
| Veröffentlicht: |
14 October 2020
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| In: |
Der Pathologe
Year: 2020, Jahrgang: 41, Heft: 6, Pages: 649-658 |
| ISSN: | 1432-1963 |
| DOI: | 10.1007/s00292-020-00827-3 |
| Online-Zugang: | Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s00292-020-00827-3 Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.1007/s00292-020-00827-3 
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| Verfasserangaben: | Jens Kleesiek, Jacob M. Murray, Christian Strack, Sebastian Prinz, Georgios Kaissis, Rickmer Braren |
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