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The Lancet : Digital health

ISSNs: 2589-7500

Weitere durchsuchbare ISSN (elektronisch): 2589-7500

The Lancet, Großbritannien/Vereinigtes Königreich

Scopus-Bewertung (2022): CiteScore 33,1 SJR 6,433 SNIP 5,857

Fachzeitschrift: Zeitschrift

Titel	The Lancet : Digital health(2019 → …) The Lancet Digital Health
Weitere durchsuchbare Titel	Lancet Digit Health
ISSNs	2589-7500
Weitere durchsuchbare ISSN (elektronisch)	2589-7500
Verlag	The Lancet
Land/Gebiet	Großbritannien/Vereinigtes Königreich
ZDB-ID	2972368-1

Schlagworte

ASJC-Scopus Sachgebiete

Bibliotheksschlagworte

610 Medizin und Gesundheit

Verknüpfte Inhalte

Veröffentlichungen

End-to-end prognostication in colorectal cancer by deep learning: a retrospective, multicentre study

Jiang, X., Hoffmeister, M., Brenner, H., Muti, H. S., Yuan, T., Foersch, S., West, N. P., & 12 weitereBrobeil, A., Jonnagaddala, J., Hawkins, N., Ward, R. L., Brinker, T. J., Saldanha, O. L., Ke, J., Müller, W., Grabsch, H. I., Quirke, P., Truhn, D. & Kather, J. N., Jan. 2024, in: The Lancet Digital Health. 6, 1, S. e33-e43

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Prediction of metastatic pheochromocytoma and paraganglioma: A machine learning modelling study using data from a cross-sectional cohort

Pamporaki, C., Berends, A. M. A., Filippatos, A., Prodanov, T., Meuter, L., Prejbisz, A., Beuschlein, F., & 16 weitereFassnacht, M., Timmers, H. J. L. M., Nölting, S., Abhyankar, K., Constantinescu, G., Kunath, C., de Haas, R. J., Wang, K., Remde, H., Bornstein, S. R., Januszewicz, A., Robledo, M., Lenders, J. W. M., Kerstens, M. N., Pacak, K. & Eisenhofer, G., Sept. 2023, in: The Lancet : Digital health. 5, 9, S. e551-e559 9 S.

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Deep learning-based classification of kidney transplant pathology: a retrospective, multicentre, proof-of-concept study

Kers, J., Bülow, R. D., Klinkhammer, B. M., Breimer, G. E., Fontana, F., Abiola, A. A., Hofstraat, R., & 16 weitereCorthals, G. L., Peters-Sengers, H., Djudjaj, S., von Stillfried, S., Hölscher, D. L., Pieters, T. T., van Zuilen, A. D., Bemelman, F. J., Nurmohamed, A. S., Naesens, M., Roelofs, J. J. T. H., Florquin, S., Floege, J., Nguyen, T. Q., Kather, J. N. & Boor, P., Jan. 2022, in: The Lancet Digital Health. 4, 1, S. e18-e26

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

Development and validation of deep learning classifiers to detect Epstein-Barr virus and microsatellite instability status in gastric cancer: a retrospective multicentre cohort study

Muti, H. S., Heij, L. R., Keller, G., Kohlruss, M., Langer, R., Dislich, B., Cheong, J. H., & 28 weitereKim, Y. W., Kim, H., Kook, M. C., Cunningham, D., Allum, W. H., Langley, R. E., Nankivell, M. G., Quirke, P., Hayden, J. D., West, N. P., Irvine, A. J., Yoshikawa, T., Oshima, T., Huss, R., Grosser, B., Roviello, F., d'Ignazio, A., Quaas, A., Alakus, H., Tan, X., Pearson, A. T., Luedde, T., Ebert, M. P., Jäger, D., Trautwein, C., Gaisa, N. T., Grabsch, H. I. & Kather, J. N., Okt. 2021, in: The Lancet Digital Health. 3, 10, S. e654-e664

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Forschungsartikel › Beigetragen › Begutachtung

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