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Gresser, Eva; Schachtner, Balthasar; Stüber, Anna Theresa; Solyanik, Olga; Schreier, Andrea; Huber, Thomas; Froelich, Matthias Frank; Magistro, Giuseppe; Kretschmer, Alexander; Stief, Christian; Ricke, Jens; Ingrisch, Michael; Nörenberg, Dominik

Performance variability of radiomics machine learning models for the detection of clinically significant prostate cancer in heterogeneous MRI datasets

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  • Medientyp: E-Artikel
  • Titel: Performance variability of radiomics machine learning models for the detection of clinically significant prostate cancer in heterogeneous MRI datasets
  • Beteiligte: Gresser, Eva; Schachtner, Balthasar; Stüber, Anna Theresa; Solyanik, Olga; Schreier, Andrea; Huber, Thomas; Froelich, Matthias Frank; Magistro, Giuseppe; Kretschmer, Alexander; Stief, Christian; Ricke, Jens; Ingrisch, Michael; Nörenberg, Dominik
  • Erschienen: AME Publishing Company, 2022
  • Erschienen in: Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 12 (2022) 11, Seite 4990-5003
  • Sprache: Nicht zu entscheiden
  • DOI: 10.21037/qims-22-265
  • ISSN: 2223-4292; 2223-4306
  • Entstehung:
  • Anmerkungen:
  • Zugangsstatus: Freier Zugang