Menu
Naciśnij / aby szukać

Jak wyszukiwać?

  • 1 Wyszukiwanie od początku wyrazu: Wyraz preane znajdzie "preanestetyczny", ale anestetyczny nie znajdzie tego słowa (wyszukiwanie patrzy tylko na początek wyrazów)
  • - Wykluczanie słów (znak minus): Poprzedzenie wyrazu znakiem - znajdzie wszystkie tytuły NIE zawierające danego słowa, np. -onkologia znajdzie prace bez słowa "onkologia"
  • " Wyszukiwanie całych fraz (cudzysłów): Cudzysłów powoduje szukanie całych ciągów znaków w tej samej kolejności. Np. "Uniwersytet Medyczny" wyszuka tylko prace z dokładnie tą nazwą, podczas gdy wpisanie bez cudzysłowu może znaleźć "Medyczny Uniwersytet"
  • Nawigacja klawiaturą: Użyj / aby otworzyć wyszukiwanie, strzałek do nawigacji po wynikach, ENTER aby przejść do wybranej pozycji, lub ESC aby zamknąć okno

Deep learning-based tumor microenvironment segmentation is predictive of tumor mutations and patient survival in non-small-cell lung cancer.

Opis bibliograficzny

Deep learning-based tumor microenvironment segmentation is predictive of tumor mutations and patient survival in non-small-cell lung cancer. [AUT.] ŁUKASZ RĄCZKOWSKI, IWONA PAŚNIK, MICHAŁ KUKIEŁKA, MARCIN NICOŚ, MAGDALENA A. BUDZINSKA, TOMASZ KUCHARCZYK, JUSTYNA SZUMIŁO, PAWEŁ KRAWCZYK, NICOLA CROSETTO, [AUT. KORESP.] EWA SZCZUREK. BMC Cancer [online] 2022 vol. 22 [art. nr] 1001, s. 1-18, bibliogr. poz. 80, [przeglądany 22 września 2022]. Dostępny w: https://bmccancer.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12885-022-10081-w. DOI: 10.1186/s12885-022-10081-w
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
BMC Cancer [online] 2022 vol. 22, [art. nr] 1001, s. 1-18, bibliogr. poz. 80.
Rok: 2022
Język: angielski
Charakter formalny: Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN: Praca Oryginalna

Open Access

Tryb dostępu: otwarte czasopismo Wersja tekstu: ostateczna wersja opublikowana Licencja: Creative Commons - Uznanie Autorstwa (CC-BY) Czas udostępnienia: w momencie opublikowania

Identyfikatory

BPP ID: (27, 96564) wydawnictwo ciągłe #96564

Metryki

100,00
Punkty MNiSW/MEiN
3,800
Impact Factor
Q2
SCOPUS
0
Punktacja wewnętrzna

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Informacje dodatkowe

Zewnętrzna baza danych:• Scopus
• Web of Science
Rekord utworzony:22 września 2022 08:14
Ostatnia aktualizacja:29 lipca 2025 10:57

Punkty i sloty autorów

AutorDyscyplinaPkD / PkDAutSlot
Krawczyk Paweł, prof. dr hab. n. med.nauki medyczne25,00000,2500
Kucharczyk Tomasz, dr n. med.nauki medyczne25,00000,2500
Nicoś Marcin, dr n. med.nauki medyczne25,00000,2500
Szumiło Justyna, prof. dr hab. n. med.nauki medyczne25,00000,2500

Punkty i sloty dyscyplin

DyscyplinaPkD / PkDAutSlot
nauki medyczne100,00001,0000

Informacja o ciasteczkach (tych internetowych, nie tych słodkich i chrupiących...)

Ta strona wykorzystuje pliki cookie do poprawy funkcjonalności i analizy ruchu. Możesz zaakceptować wszystkie pliki cookie lub zarządzać swoimi preferencjami prywatności. Nawet, jeżeli nie zgodzisz się na używanie plików cookie na tej stronie, to informację o tym musimy zapamiętać w formie... pliku cookie, zatem jeżeli chcesz zadbać o swoją prywatność w pełni, zapoznaj się z informacjami, jak zupełnie wyłączyć możliwości śledzenia Ciebie w internecie.

✓ Zgadzam się ✗ Nie zgadzam się