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158 Treffer

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    Unlocking the potential: T1-weighed MRI as a powerful predictor of levodopa response in Parkinson's disease.
    Yan, Junyi ; Luo, Xufang ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-06-09), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
    Zugriff:
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    Wie komme ich dran?
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    Molecular subtypes of breast cancer identified by dynamically enhanced MRI radiomics: the delayed phase cannot be ignored.
    Huang, Guoliang ; Du, Siyao ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-05-31), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    MRI radiomics based on deep learning automated segmentation to predict early recurrence of hepatocellular carcinoma.
    Wei, Hong ; Zheng, Tianying ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-05-20), Heft 1, S. 1-16
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    Establishing a machine learning model based on dual-energy CT enterography to evaluate Crohn's disease activity.
    Li, Junlin ; Xie, Gang ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-05-12), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Unlocking the potential: T1-weighed MRI as a powerful predictor of levodopa response in Parkinson’s disease
    Yan, Junyi ; Luo, Xufang ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-06-01), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Molecular subtypes of breast cancer identified by dynamically enhanced MRI radiomics: the delayed phase cannot be ignored
    Huang, Guoliang ; Du, Siyao ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-05-01), Heft 1, S. 1-14
    Online academicJournal
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    View record in DOAJ (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    MRI radiomics based on deep learning automated segmentation to predict early recurrence of hepatocellular carcinoma
    Wei, Hong ; Zheng, Tianying ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-05-01), Heft 1, S. 1-16
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
  8. Detailansicht für Treffer 8 öffnen
    Establishing a machine learning model based on dual-energy CT enterography to evaluate Crohn’s disease activity
    Li, Junlin ; Xie, Gang ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-05-01), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    The value of machine learning based on CT radiomics in the preoperative identification of peripheral nerve invasion in colorectal cancer: a two-center study
    Liu, Nian-jun ; Liu, Mao-sen ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-04-01), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    The value of machine learning based on CT radiomics in the preoperative identification of peripheral nerve invasion in colorectal cancer: a two-center study.
    Liu, Nian-jun ; Liu, Mao-sen ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-04-05), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Prediction of clinically significant prostate cancer using radiomics models in real-world clinical practice: a retrospective multicenter study.
    Bao, Jie ; Qiao, Xiaomeng ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-02-29), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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    CT and MRI radiomics of bone and soft-tissue sarcomas: an updated systematic review of reproducibility and validation strategies.
    Gitto, Salvatore ; Cuocolo, Renato ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-02-27), Heft 1, S. 1-16
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    Curation of myeloma observational study MALIMAR using XNAT: solving the challenges posed by real-world data.
    Doran, Simon J. ; Barfoot, Theo ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024-02-16), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Developing, purchasing, implementing and monitoring AI tools in radiology: practical considerations. A multi-society statement from the ACR, CAR, ESR, RANZCR & RSNA
    Brady, Adrian P. ; Allen, Bibb ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024), Heft 1, S. 1-19
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    METhodological RadiomICs Score (METRICS): a quality scoring tool for radiomics research endorsed by EuSoMII
    Kocak, Burak ; Tugba Akinci D’Antonoli ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024), Heft 1, S. 1-18
    Online academicJournal
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    Imaging phenotyping using 18F-FDG PET/CT radiomics to predict micropapillary and solid pattern in lung adenocarcinoma
    Zhou, Linyi ; Sun, Jinju ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 15 (2024), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Feasibility and effectiveness of automatic deep learning network and radiomics models for differentiating tumor stroma ratio in pancreatic ductal adenocarcinoma
    Liao, Hongfan ; Yuan, Jiang ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 14 (2023-12-01), Heft 1, S. 1-16
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    Addressing challenges in radiomics research: systematic review and repository of open-access cancer imaging datasets
    Woznicki, Piotr ; Fabian Christopher Laqua ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 14 (2023-12-01), Heft 1, S. 1-13
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Determining rib fracture age from CT scans with a radiomics-based combined model: a multicenter retrospective study
    Tang, Yilin ; Jin, Liang ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 14 (2023-12-01), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Enhancing prediction of supraspinatus/infraspinatus tendon complex injuries through integration of deep visual features and clinical information: a multicenter two-round assessment study
    Alike, Yamuhanmode ; Li, Cheng ; et al.
    In: Insights into Imaging, Jg. 14 (2023-11-01), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?

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