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@ARTICLE{Khader:962040,
      author       = {Khader, Firas and Kather, Jakob Nikolas and
                      Müller-Franzes, Gustav and Wang, Tianci and Han, Tianyu and
                      Tayebi Arasteh, Soroosh and Hamesch, Karim and Bressem, Keno
                      and Haarburger, Christoph and Stegmaier, Johannes and Kuhl,
                      Christiane and Nebelung, Sven and Truhn, Daniel},
      title        = {{M}edical transformer for multimodal survival prediction in
                      intensive care: integration of imaging and non-imaging data},
      journal      = {Scientific reports},
      volume       = {13},
      issn         = {2045-2322},
      address      = {[London]},
      publisher    = {Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature},
      reportid     = {RWTH-2023-07177},
      pages        = {10666},
      year         = {2023},
      cin          = {532010-2 ; 936210 / 123710 / 531030-2 / 618830 / 811003-4 /
                      120000},
      ddc          = {600},
      cid          = {$I:(DE-82)532010-2_20140620$ / $I:(DE-82)123710_20200205$ /
                      $I:(DE-82)531030-2_20140620$ / $I:(DE-82)618830_20180924$ /
                      $I:(DE-82)811003-4_20140620$ / $I:(DE-82)120000_20140620$},
      pnm          = {OA - Open Access Publikation mit Unterstützung der
                      Universitätsbibliothek der RWTH Aachen University
                      (X021000-OA) / BMG-ZMVI1-2520DAT111 - Diagnosestellung und
                      Risikostratifizierung von Lebererkrankungen mittels Deep
                      Learning anhand von klinischen Routinedaten (DEEP LIVER)
                      (BMG-ZMVI1-2520DAT111) / BMBF 01KX2021 - Nationales
                      Forschungsnetzwerk der Universitätsmedizin zu Covid-19
                      (BMBF-01KX2021) / Funktionell-biomechanische Verfahren der
                      multiparametrischen MRT zur Arthrosefrüherkennung
                      (417508432) / Radiomische Analyse von multiparametrischer
                      Brust-MRT für eine verbesserte Brustkrebsdiagnose - eine
                      multi-institutionelle Auswertung (515639690) /
                      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)BMBF-01KX2021 / G:(GEPRIS)417508432 /
                      G:(GEPRIS)515639690 /
                      G:(DE-82)Stiftung-Deutsche-Krebshilfe-70113864},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)16},
      UT           = {WOS:001022712900002},
      pubmed       = {pmid:37393383},
      doi          = {10.1038/s41598-023-37835-1},
      url          = {https://publications.rwth-aachen.de/record/962040},
}