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2020 article

Visualizing “featureless” regions on mammograms classified as invasive ductal carcinomas by a deep learning algorithm: the promise of AI support in radiology

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Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Visualizing “featureless” regions on mammograms classified as invasive ductal carcinomas by a deep learning algorithm: the promise of AI support in radiology
Date Crossref
16/11/2020
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Osaka City University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Osaka City University Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Osaka Prefectural Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Graduate School of Medicine Department of Diagnostic and Interventional Radiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Osaka Prefectural Hospital Organization Osaka Habikino Hospital Department of Radiology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé

Osaka City University, Osaka City University Hospital et Osaka Prefectural Medical Center, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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