Record link: 
https://doi.org/10.34726/hss.2025.131040
http://hdl.handle.net/20.500.12708/218045
-
Title: 
Deep Learning-Based Quantification of 5-HT2C Receptor Immunofluorescence-Labelling in Human Spinal Motoneurons
en
Citation: 
Fröhlich, J. (2025). Deep Learning-Based Quantification of 5-HT2C Receptor Immunofluorescence-Labelling in Human Spinal Motoneurons [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2025.131040
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reposiTUm DOI: 
10.34726/hss.2025.131040
-
CatalogPlus: 
AC17605566
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Publication Type: 
Thesis - Diplomarbeit
en
Language: 
English
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Authors: 
Fröhlich, Julius 
-
Advisor: 
Rattay, Frank 
-
Organisational Unit: 
E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing 
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Date (published): 
2025
-
Number of Pages: 
86
-
Keywords: 
5-HT receptor; Rückenmark; Rückenmarksverletzung
de
 
5-HT receptor; spinal cord; spinal cord injury
en
Additional information: 
Arbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprueft - gesperrte Arbeit (bis 2026-08-06+02:00)
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
-
License: 
In Copyright
de
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Thesis

Froehlich Julius - 2025 - Deep Learning-Based Quantification of 5-HT2C Receptor...pdf
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