Multiparametric Oncologic Hybrid Imaging: Machine Learning Challenges and Opportunities

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dc.contributor.author Hepp, Tobias
dc.contributor.author Küstner, Thomas
dc.contributor.author Seith, Ferdinand Frederic
dc.date.accessioned 2024-05-06T08:18:58Z
dc.date.available 2024-05-06T08:18:58Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.issn 0029-5566
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/153132
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Stuttgart : Georg Thieme Verlag KG de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.1055/a-2157-6670 de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Multiparametric Oncologic Hybrid Imaging: Machine Learning Challenges and Opportunities de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20240124000000_00985
utue.publikation.seiten 306-313 de_DE
utue.personen.roh Kuestner, Thomas
utue.personen.roh Hepp, Tobias
utue.personen.roh Seith, Ferdinand
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Nuklearmedizin - Nuclear Medicine de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue 5 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 62 de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät de_DE


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