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Maschinelles Lernen und multiparametrische MRT in der Früherkennung des Prostatakarzinoms
Maschinelles Lernen und multiparametrische MRT in der Früherkennung des Prostatakarzinoms
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Maschinelles Lernen und multiparametrische MRT in der Früherkennung des Prostatakarzinoms

Bonekamp, D. ; Schlemmer, H.-P.

Urologe. Ausgabe A, 2021-05, Vol.60 (5), p.576-591

Heidelberg: Springer Medizin

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Nutzung von medizinischen Datenarchiven für Forschungs- und Patientenversorgungszwecke
Nutzung von medizinischen Datenarchiven für Forschungs- und Patientenversorgungszwecke
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Nutzung von medizinischen Datenarchiven für Forschungs- und Patientenversorgungszwecke

Peredin, M. ; Baur, S.

Urologe. Ausgabe A, 2022-02, Vol.61 (2), p.142-148

Heidelberg: Springer Medizin

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Lernen aus Kodierungsdaten – chirurgische Behandlung des benignen Prostatasyndroms: Big Data bei N40-Diagnose
Lernen aus Kodierungsdaten – chirurgische Behandlung des benignen Prostatasyndroms: Big Data bei N40-Diagnose
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Lernen aus Kodierungsdaten – chirurgische Behandlung des benignen Prostatasyndroms: Big Data bei N40-Diagnose

Binder, Nadine ; Franz, J. ; Sigle, A. ; Gratzke, C. ; Miernik, A.

Urologe. Ausgabe A, 2022-02, Vol.61 (2), p.149-159

Heidelberg: Springer Medizin

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Lernen aus Kodierungsdaten – chirurgische Behandlung des benignen Prostatasyndroms
Lernen aus Kodierungsdaten – chirurgische Behandlung des benignen Prostatasyndroms
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Lernen aus Kodierungsdaten – chirurgische Behandlung des benignen Prostatasyndroms

Binder Nadine Dr rer nat ; Franz, J ; Sigle, A ; Gratzke, C ; Miernik, A

Urologe. Ausgabe A, 2022-02, Vol.61 (2), p.149-159

Heidelberg: Springer Nature B.V

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5
Machine learning and multiparametric MRI for early diagnosis of prostate cancer
Machine learning and multiparametric MRI for early diagnosis of prostate cancer
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Machine learning and multiparametric MRI for early diagnosis of prostate cancer

Bonekamp, D ; Schlemmer, H-P

Urologe. Ausgabe A, 2021-05, Vol.60 (5), p.576

Germany

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Künstliche Intelligenz in der Urologie – Chancen und Möglichkeiten
Künstliche Intelligenz in der Urologie – Chancen und Möglichkeiten
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Künstliche Intelligenz in der Urologie – Chancen und Möglichkeiten

Alexa, Radu ; Kranz, Jennifer ; Kuppe, Christoph ; Hayat, Sikander ; Hoffmann, Marco ; Saar, Matthias

Die Urologie, 2023-04, Vol.62 (4), p.383-388 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer Medizin

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7
Künstliche Intelligenz: Was müssen Urologinnen wissen?
Künstliche Intelligenz: Was müssen Urologinnen wissen?
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Künstliche Intelligenz: Was müssen Urologinnen wissen?

Schreiber, A. ; Hahn, H. ; Wenzel, M. ; Loch, T.

Urologe. Ausgabe A, 2020-09, Vol.59 (9), p.1026-1034

Heidelberg: Springer Medizin

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8
Zukunft der Radiologie: Welche Entwicklungen können wir in den nächsten zehn Jahren erwarten?
Zukunft der Radiologie: Welche Entwicklungen können wir in den nächsten zehn Jahren erwarten?
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Zukunft der Radiologie: Welche Entwicklungen können wir in den nächsten zehn Jahren erwarten?

Nensa, F. ; Forsting, M. ; Wetter, A.

Urologe. Ausgabe A, 2016-03, Vol.55 (3), p.350-355

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
Aufbereitung von Medizinprodukten in der urologischen Praxis
Aufbereitung von Medizinprodukten in der urologischen Praxis
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Aufbereitung von Medizinprodukten in der urologischen Praxis

Ebner, W ; Bauer, M ; Sigle, A ; Miernik, A ; Becker, B ; Lehrich, K ; Klein, J.-T ; Lusuardi, L ; Gross, A. J ; Herrmann, T. R. W ; Frede, T ; Siegsmund, M ; Netsch, C ; Gratzke, C ; Schoeb, D. S

Urologe. Ausgabe A, 2023-01, Vol.62 (1), p.81-90 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer Nature B.V

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Berufspolitik BvDU
Berufspolitik BvDU
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Berufspolitik BvDU

Urologe. Ausgabe A, 2024-06, Vol.63 (6), p.629-643 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Springer Nature B.V

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