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Collaborative training of medical artificial intelligence models with non-uniform labels
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In
Scientific reports 13, Seiten/Artikel-Nr.:6046
2023
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2023-05304
DOI: 10.1038/s41598-023-33303-y
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/958488/files/958488.pdf
Einrichtungen
- Klinik und Lehrstuhl für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (532010-2)
- Klinik und Lehrstuhl für Innere Medizin (mit dem Schwerpunkt Gastroenterologie und Stoffwechselkrankheiten) (531030-2)
Projekte
- OA - Open Access Publikation mit Unterstützung der Universitätsbibliothek der RWTH Aachen University (X021000-OA) (X021000-OA)
- Nationales Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19 (01KX2021) (01KX2021)
- BMG-ZMVI1-2520DAT111 - Diagnosestellung und Risikostratifizierung von Lebererkrankungen mittels Deep Learning anhand von klinischen Routinedaten (DEEP LIVER) (BMG-ZMVI1-2520DAT111) (BMG-ZMVI1-2520DAT111)
- Verbund PEARL - Prävention von Darmkrebs im jungen und mittleren Erwachsenenalter - Standort Dresden (01KD2104C) (01KD2104C)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 600
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85152380157
WOS Core Collection: WOS:000984454500080
Interne Identnummern
RWTH-2023-05304
Datensatz-ID: 958488
Beteiligte Länder
Germany, UK
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EndNote:
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