Deep learning prediction of metastasis in locally advanced colon cancer using binary histologic tumor images

Schiele, Stefan; Arndt, Tim Tobias; Martin, Benedikt; Miller, Silvia; Bauer, Svenja; Banner, Bettina Monika; Brendel, Eva-Maria; Schenkirsch, Gerhard; Anthuber, Matthias; Huss, Ralf; Märkl, Bruno; Müller, Gernot

doi:10.3390/cancers13092074

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Deep learning prediction of metastasis in locally advanced colon cancer using binary histologic tumor images

Stefan Schiele, Tim Tobias Arndt, Benedikt Martin, Silvia Miller, Svenja Bauer, Bettina Monika Banner, Eva-Maria Brendel, Gerhard Schenkirsch, Matthias Anthuber, Ralf Huss, Bruno Märkl, Gernot Müller

Metadaten
Author:	Stefan Schiele ORCiD GND, Tim Tobias Arndt, Benedikt Martin, Silvia Miller, Svenja Bauer, Bettina Monika Banner, Eva-Maria Brendel, Gerhard Schenkirsch, Matthias Anthuber ORCiD GND, Ralf Huss, Bruno Märkl ORCiD GND, Gernot Müller ORCiD GND
URN:	urn:nbn:de:bvb:384-opus4-864117
Frontdoor URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/86411
ISSN:	2072-6694OPAC
Parent Title (English):	Cancers
Publisher:	MDPI
Type:	Article
Language:	English
Date of first Publication:	2021/04/25
Publishing Institution:	Universität Augsburg
Release Date:	2021/05/10
Tag:	colon cancer; deep learning; pattern; prognostic biomarker; tumor architecture; tumor stroma ratio
Volume:	13
Issue:	9
First Page:	2074
DOI:	https://doi.org/10.3390/cancers13092074
Institutes:	Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät
	Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät / Institut für Mathematik
	Medizinische Fakultät
	Mathematisch-Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät / Institut für Mathematik / Lehrstuhl für Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse
	Medizinische Fakultät / Universitätsklinikum
	Medizinische Fakultät / Lehrstuhl für Allgemeine und Spezielle Pathologie
	Medizinische Fakultät / Lehrstuhl für Innere Medizin mit Schwerpunkt Hämatologie und Onkologie
	Medizinische Fakultät / Lehrstuhl für Allgemein- und Viszeralchirurgie
	Nachhaltigkeitsziele
	Nachhaltigkeitsziele / Ziel 3 - Gesundheit und Wohlergehen
Dewey Decimal Classification:	6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Licence (German):	CC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)

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