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Artificial intelligence to identify genetic alterations in conventional histopathology
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In
The journal of pathology 257(4), Seiten/Artikel-Nr.:430-444
2022
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2022-03262
DOI: 10.1002/path.5898
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/843613/files/843613.pdf
Einrichtungen
- Juniorprofessur für Gastrointestinale Immunologie (531030-6)
- 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)
- Diagnosestellung und Risikostratifizierung von Lebererkrankungen mittels Deep Learning anhand von klinischen Routinedaten (DEEP LIVER) (BMG-ZMVI1-2520DAT111) (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) (Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article (Review Article)
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85128564796
WOS Core Collection: WOS:000784398100001
Interne Identnummern
RWTH-2022-03262
Datensatz-ID: 843613
Beteiligte Länder
Germany, UK
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; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Clinical Medicine ; Current Contents - Life Sciences ; DEAL Wiley ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; Nationallizenz
; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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