| Titel: | Radiomics Based Machine Learning Outcome Prediction of Acute Intracranial Hemorrhage on Computed Tomography | Sonstige Titel: | Auf Radiomics basierende maschinelle Lernverfahren zur Vorhersage des Ergebnisses einer akuten intrakraniellen Blutung in der Computertomographie | Sprache: | Englisch | Autor*in: | Friedrich, Constanze Veronika | Schlagwörter: | Intracerebral Hemorrhage; Computed Tomography; Stroke; Radionics; Machine Learning | Erscheinungsdatum: | 2022 | Tag der mündlichen Prüfung: | 2023-01-17 | URL: | https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/10106 | URN: | urn:nbn:de:gbv:18-ediss-107184 | Dokumenttyp: | Dissertation | Betreuer*in: | Nawabi, Jawed |
| Enthalten in den Sammlungen: | Elektronische Dissertationen und Habilitationen |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Prüfsumme | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|---|
| Dissertation - E-Publikation .pdf | f4a9dd42716a6c78860d4a78bf72c424 | 2.07 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Info
Seitenansichten
119
Letzte Woche
Letzten Monat
geprüft am 19.04.2024
Download(s)
88
Letzte Woche
Letzten Monat
geprüft am 19.04.2024
Werkzeuge
