Show full item record
dc.contributor.author |
Kujdowicz, Monika [SAP14021898] |
pl |
dc.contributor.author |
Perez-Guaita, David |
pl |
dc.contributor.author |
Chłosta, Piotr [SAP20014675] |
pl |
dc.contributor.author |
Okoń, Krzysztof [SAP20001321] |
pl |
dc.contributor.author |
Małek, Kamilla [SAP11018144] |
pl |
dc.date.accessioned |
2023-01-04T07:01:52Z |
|
dc.date.available |
2023-01-04T07:01:52Z |
|
dc.date.issued |
2023 |
pl |
dc.identifier.issn |
0003-2654 |
pl |
dc.identifier.uri |
https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/305578 |
|
dc.language |
eng |
pl |
dc.rights |
Udzielam licencji. Uznanie autorstwa 3.0 |
* |
dc.rights.uri |
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode |
* |
dc.title |
Evaluation of grade and invasiveness of bladder urothelial carcinoma using infrared imaging and machine learning |
pl |
dc.type |
JournalArticle |
pl |
dc.description.physical |
278-285 |
pl |
dc.description.additional |
Online First 2022-12-16 |
pl |
dc.identifier.weblink |
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2023/AN/D2AN01583H |
pl |
dc.description.volume |
148 |
pl |
dc.description.number |
2 |
pl |
dc.description.edition |
Online First 2022-12-16 |
pl |
dc.identifier.doi |
10.1039/D2AN01583H |
pl |
dc.identifier.eissn |
1364-5528 |
pl |
dc.title.journal |
The Analyst |
pl |
dc.language.container |
eng |
pl |
dc.date.accession |
2022-12-20 |
pl |
dc.affiliation |
Wydział Lekarski : Zakład Patomorfologii Klinicznej i Doświadczalnej |
pl |
dc.affiliation |
Wydział Lekarski : Klinika Urologii |
pl |
dc.affiliation |
Wydział Chemii : Zakład Fizyki Chemicznej |
pl |
dc.subtype |
Article |
pl |
dc.rights.original |
CC-BY; otwarte czasopismo; ostateczna wersja wydawcy; w momencie opublikowania; 0; 2022-12-15 |
pl |
dc.pbn.affiliation |
Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu : nauki medyczne |
pl |
dc.cm.id |
110664 |
pl |
dc.cm.idOmega |
UJCMc42abebcaf9d4211bd1c77ea0f2dcedd |
pl |
.pointsMNiSW |
[2023 A]: 140 |
|