PuSH - Publikationsserver des Helmholtz Zentrums München

Peeken, J.C. ; Molina-Romero, M.* ; Diehl, C.* ; Menze, B.H.* ; Straube, C.* ; Meyer, B.* ; Zimmer, C.* ; Wiestler, B.* ; Combs, S.E.

Deep learning derived tumor infiltration maps for personalized target definition in Glioblastoma radiotherapy.

Strahlenther. Onkol. 195, S114-S114 (2019)
Open Access Green möglich sobald Postprint bei der ZB eingereicht worden ist.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Meeting abstract
Korrespondenzautor
ISSN (print) / ISBN 0179-7158
e-ISSN 1439-099X
Zeitschrift Strahlentherapie und Onkologie : Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics
Quellenangaben Band: 195, Heft: , Seiten: S114-S114 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Urban & Vogel
Verlagsort Tiergartenstrasse 17, D-69121 Heidelberg, Germany
Nichtpatentliteratur Publikationen
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Radiation Medicine (IRM)