Dou, Q.* ; So, T.Y.* ; Jiang, M.* ; Liu, Q.* ; Vardhanabhuti, V.* ; Kaissis, G.* ; Li, Z.* ; Si, W.* ; Lee, H.H.C.* ; Yu, K.* ; Feng, Z.* ; Dong, L.* ; Burian, E.* ; Jungmann, F.* ; Braren, R.* ; Makowski, M.* ; Kainz, B.* ; Rueckert, D.* ; Glocker, B.* ; Yu, S.C.H.* ; Heng, P.A.*
Author Correction: Federated deep learning for detecting COVID-19 lung abnormalities in CT: A privacy-preserving multinational validation study.
NPJ Digit. Med. 5:56 (2022)
Impact Factor
Scopus SNIP
Web of Science
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Scopus
Cited By
Altmetric
Publikationstyp
Sonstiges: Korrektur, Ergänzung
Dokumenttyp
Typ der Hochschulschrift
Herausgeber
Schlagwörter
Keywords plus
Sprache
englisch
Veröffentlichungsjahr
2022
Prepublished im Jahr
HGF-Berichtsjahr
2022
ISSN (print) / ISBN
2398-6352
e-ISSN
2398-6352
ISBN
Bandtitel
Konferenztitel
Konferzenzdatum
Konferenzort
Konferenzband
Quellenangaben
Band: 5,
Heft: 1,
Seiten: ,
Artikelnummer: 56
Supplement: ,
Reihe
Verlag
Nature Publishing Group
Verlagsort
Tag d. mündl. Prüfung
0000-00-00
Betreuer
Gutachter
Prüfer
Topic
Hochschule
Hochschulort
Fakultät
Veröffentlichungsdatum
0000-00-00
Anmeldedatum
0000-00-00
Anmelder/Inhaber
weitere Inhaber
Anmeldeland
Priorität
Begutachtungsstatus
Peer reviewed
POF Topic(s)
30205 - Bioengineering and Digital Health
Forschungsfeld(er)
Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e)
G-530014-001
Förderungen
Copyright
Erfassungsdatum
2022-09-13