LUSCOV - Optimiertes Pneumonie/Covid19 Management hospitalisierter Patienten mit Hilfe moderner Lungenultraschall-Bildverarbeitung und Deep Learning
Abschlussbericht
| dc.contributor.author | Sakas, Georgios | |
| dc.contributor.author | Puhl, Julian | |
| dc.contributor.author | Wenz, Arthur | |
| dc.contributor.author | Skalkidis, Ilias | |
| dc.date.accessioned | 2026-06-22T11:07:12Z | |
| dc.date.available | 2026-06-22T11:07:12Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-18 | |
| dc.description.abstract | [no abstract available] | ger |
| dc.description.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/38734 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/37802 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | MedCom GmbH | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 000 | Informatik, Information und Wissen, allgemeine Werke | |
| dc.title | LUSCOV - Optimiertes Pneumonie/Covid19 Management hospitalisierter Patienten mit Hilfe moderner Lungenultraschall-Bildverarbeitung und Deep Learning | ger |
| dc.title.subtitle | Abschlussbericht | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 14 Seiten | |
| dtf.duration | 01.05.2022 bis 28.02.2025 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 13GW0596A | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01240413 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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