Quantification of intratumoural heterogeneity in mice and patients via machine-learning models trained on PET-MRI data

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dc.contributor.author Katiyar, Prateek
dc.contributor.author Frauenfeld, Leonie
dc.contributor.author Agrawal, Vaibhav
dc.contributor.author Kohlhofer, Ursula
dc.contributor.author Gatidis, Sergios
dc.contributor.author Quintanilla-Martinez, Leticia
dc.contributor.author Disselhorst, Jonathan A.
dc.contributor.author Schwenck, Johannes Walter
dc.contributor.author Divine, Mathew Ryan
dc.contributor.author Königsrainer, Alfred
dc.contributor.author La Fougère, Christian Jean
dc.contributor.author Schölkopf, Bernhard
dc.contributor.author Pichler, Bernd
dc.date.accessioned 2024-02-06T10:16:41Z
dc.date.available 2024-02-06T10:16:41Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.issn 2157-846X
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/150802
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Berlin : Nature Portfolio de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.1038/s41551-023-01047-9 de_DE
dc.subject.ddc 600 de_DE
dc.title Quantification of intratumoural heterogeneity in mice and patients via machine-learning models trained on PET-MRI data de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20230928000000_00952
utue.publikation.seiten 1014–1027 de_DE
utue.personen.roh Katiyar, Prateek
utue.personen.roh Schwenck, Johannes
utue.personen.roh Frauenfeld, Leonie
utue.personen.roh Divine, Mathew R.
utue.personen.roh Agrawal, Vaibhav
utue.personen.roh Kohlhofer, Ursula
utue.personen.roh Gatidis, Sergios
utue.personen.roh Kontermann, Roland
utue.personen.roh Koenigsrainer, Alfred
utue.personen.roh Quintanilla-Martinez, Leticia
utue.personen.roh la Fougere, Christian
utue.personen.roh Schoelkopf, Bernhard
utue.personen.roh Pichler, Bernd J.
utue.personen.roh Disselhorst, Jonathan A.
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Nature Biomedical Engineering de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue 8 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 7 de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät de_DE


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