|
| << vorige | volgende >> |
Tijdschrift beschrijving
Alle jaargangen van het bijbehorende tijdschrift
Alle afleveringen van het bijbehorende jaargang
Alle artikelen van de bijbehorende aflevering
Details van artikel 5 van 10 gevonden artikelen
| Titel: |
Interpretable deep learning model to predict the molecular classification of endometrial cancer from haematoxylin and eosin-stained whole-slide images: a combined analysis of the PORTEC randomised trials and clinical cohorts |
| Auteur: |
Fremond, Sarah Andani, Sonali Barkey Wolf, Jurriaan Dijkstra, Jouke Melsbach, Sinéad Jobsen, Jan J Brinkhuis, Mariel Roothaan, Suzan Jurgenliemk-Schulz, Ina Lutgens, Ludy C H W Nout, Remi A van der Steen-Banasik, Elzbieta M de Boer, Stephanie M Powell, Melanie E Singh, Naveena Mileshkin, Linda R Mackay, Helen J Leary, Alexandra Nijman, Hans W Smit, Vincent T H B M Creutzberg, Carien L Horeweg, Nanda Koelzer, Viktor H Bosse, Tjalling |
| Verschenen in: |
The Lancet. Digital health |
| Paginering: | Jaargang 5 () nr. 2 pagina's e71-e82 |
| Jaar: |
2023 |
| Inhoud: | |
| Uitgever: |
The Author(s). Published by Elsevier Ltd. This is an Open Access article under the CC BY 4.0 license |
| Bronbestand: |
Elektronische Wetenschappelijke Tijdschriften |
Details van artikel 5 van 10 gevonden artikelen
| << vorige | volgende >> |