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Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Muti, Hannah Sophie; Heij, Lara Rosaline; Keller, Gisela; Kohlruss, Meike; Langer, Rupert; Dislich, Bastian; Cheong, Jae-Ho; Kim, Young-Woo; Kim, Hyunki; Kook, Myeong-Cherl; Cunningham, David; Allum, William H; Langley, Ruth E; Nankivell, Matthew G; Quirke, Philip; Hayden, Jeremy D; West, Nicholas P; Irvine, Andrew J; Yoshikawa, Takaki; Oshima, Takashi; Huss, Ralf; Grosser, Bianca; Roviello, Franco; d'Ignazio, Alessia; Quaas, Alexander; Alakus, Hakan; Tan, Xiuxiang; Pearson, Alexander T; Luedde,...     »
Titel:
Development and validation of deep learning classifiers to detect Epstein-Barr virus and microsatellite instability status in gastric cancer: a retrospective multicentre cohort study
Zeitschriftentitel:
The Lancet Digital Health
Jahr:
2021
Band / Volume:
3
Heft / Issue:
10
Seitenangaben Beitrag:
e654-e664
Volltext / DOI:
doi:10.1016/s2589-7500(21)00133-3
Verlag / Institution:
Elsevier BV
E-ISSN:
2589-7500
Publikationsdatum:
01.10.2021
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