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@ARTICLE{Cifci:843613,
      author       = {Cifci, Didem and Foersch, Sebastian and Kather, Jakob N.},
      title        = {{A}rtificial intelligence to identify genetic alterations
                      in conventional histopathology},
      journal      = {The journal of pathology},
      volume       = {257},
      number       = {4},
      issn         = {0022-3417},
      address      = {Bognor Regis [u.a.]},
      publisher    = {Wiley},
      reportid     = {RWTH-2022-03262},
      pages        = {430-444},
      year         = {2022},
      subtyp        = {Review Article},
      cin          = {531030-6 / 531030-2},
      ddc          = {610},
      cid          = {$I:(DE-82)531030-6_20220506$ /
                      $I:(DE-82)531030-2_20140620$},
      pnm          = {OA - Open Access Publikation mit Unterstützung der
                      Universitätsbibliothek der RWTH Aachen University
                      (X021000-OA) / Diagnosestellung und Risikostratifizierung
                      von Lebererkrankungen mittels Deep Learning anhand von
                      klinischen Routinedaten (DEEP LIVER) (BMG-ZMVI1-2520DAT111)
                      / G:(DE-82)Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864 -
                      Max-Eder-Nachwuchsgruppenprogramm - Optimierung von
                      Immuntherapie-Strategien bei gastrointestinalen Tumoren mit
                      prädiktiven und mechanistischen Computermodellen
                      (Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864)},
      pid          = {G:(DE-82)X021000-OA / G:(DE-82)BMG-ZMVI1-2520DAT111 /
                      G:(DE-82)Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)16},
      UT           = {WOS:000784398100001},
      doi          = {10.1002/path.5898},
      url          = {https://publications.rwth-aachen.de/record/843613},
}