Titel |
A convolutional neural network with self-attention for fully automated metabolic tumor volume delineation of head and neck cancer in $$[^{18}$$ [ 18 F]FDG PET/CT |
---|---|
Beteiligt |
Pavel Nikulin (Verfasser)
Sebastian Zschaeck (Verfasser) Jens Maus (Verfasser) Paulina Cegla (Verfasser)
Elia Lombardo (Verfasser)
Christian Furth (Verfasser) Joanna Kaźmierska (Verfasser) Julian M. M. Rogasch (Verfasser) Adrien Holzgreve (Verfasser) Nathalie L. Albert (Verfasser) Konstantinos Ferentinos (Verfasser) Iosif Strouthos (Verfasser) Marina Hajiyianni (Verfasser) Sebastian N. Marschner (Verfasser) Claus Belka (Verfasser) Guillaume Landry (Verfasser) Witold Cholewinski (Verfasser) Jörg Kotzerke (Verfasser) Frank Hofheinz (Verfasser) Jörg van den Hoff (Verfasser) SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
Erschienen in |
European journal of nuclear medicine and molecular imaging : official journal of the European Association of Nuclear Medicine (EANM) 50, 9, 20.4.2023, date:7.2023, Seite 2751-2766 |
Erschienen |
2023 |
Sprache |
|
Land |
|
Themengebiet |
|
Thema |
Nuclear Medicine. |
DDC-Notation |
|
Persistent Identifier |
urn:nbn:de:101:1-2023093011114213222524 (URN) |
Datensatz-ID |
1304583554 |
Die Betaversion beinhaltet noch nicht alle Funktionen und Informationen des Katalogs des DNB-Portals. Falls Sie Informationen vermissen oder ein Medium bestellen wollen, besuchen Sie bitte die entsprechende Seite im Katalog des DNB-Portals über folgenden Link: