Optimizing Image Quality with High-Resolution, Deep-Learning-Based Diffusion-Weighted Imaging in Breast Cancer Patients at 1.5 T

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dc.contributor.author Olthof, Susann-Cathrin
dc.contributor.author Leyhr, Daniel
dc.contributor.author Afat, Saif
dc.contributor.author Nikolaou, Konstantin
dc.contributor.author Preibsch, Heike
dc.date.accessioned 2024-11-19T10:53:12Z
dc.date.available 2024-11-19T10:53:12Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.issn 2075-4418
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/158976
dc.language.iso en de_DE
dc.publisher Basel : Mdpi de_DE
dc.relation.uri http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics14161742 de_DE
dc.subject.ddc 610 de_DE
dc.title Optimizing Image Quality with High-Resolution, Deep-Learning-Based Diffusion-Weighted Imaging in Breast Cancer Patients at 1.5 T de_DE
dc.type Article de_DE
utue.quellen.id 20241001000000_00560
utue.personen.roh Olthof, Susann-Cathrin
utue.personen.roh Weiland, Elisabeth
utue.personen.roh Benkert, Thomas
utue.personen.roh Wessling, Daniel
utue.personen.roh Leyhr, Daniel
utue.personen.roh Afat, Saif
utue.personen.roh Nikolaou, Konstantin
utue.personen.roh Preibsch, Heike
dcterms.isPartOf.ZSTitelID Diagnostics de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Issue Article 1742 de_DE
dcterms.isPartOf.ZS-Volume 14 (16) de_DE
utue.fakultaet 04 Medizinische Fakultät de_DE
utue.fakultaet 06 Wirtschafts- und sozialwissenschaftliche Fakultät de_DE


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