TY  - JOUR
AU  - Kather, Jakob Nikolas
AU  - Pearson, Alexander T
AU  - Halama, Niels
AU  - Jäger, Dirk
AU  - Krause, Jeremias
AU  - Loosen, Sven H
AU  - Marx, Alexander
AU  - Boor, Peter
AU  - Tacke, Frank
AU  - Neumann, Ulf Peter
AU  - Grabsch, Heike I
AU  - Yoshikawa, Takaki
AU  - Brenner, Hermann
AU  - Chang-Claude, Jenny
AU  - Hoffmeister, Michael
AU  - Trautwein, Christian
AU  - Luedde, Tom
TI  - Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer.
JO  - Nature medicine
VL  - 25
IS  - 7
SN  - 1546-170X
CY  - New York, NY
PB  - Nature America Inc.
M1  - DKFZ-2019-01487
SP  - 1054-1056
PY  - 2019
AB  - Deep learning can predict microsatellite instability directly from histology in gastrointestinal cancer.
LB  - PUB:(DE-HGF)16
C6  - pmid:31160815
DO  - DOI:10.1038/s41591-019-0462-y
UR  - https://inrepo02.dkfz.de/record/143929
ER  -