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    Machine learning based analysis of stroke lesions on mouse tissue sections.
    Damigos, Gerasimos ; Zacharaki, Evangelia I ; et al.
    In: Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Jg. 42 (2022-08-01), Heft 8, S. 1463-1477
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    Predicting cerebral infarction in patients with atrial fibrillation using machine learning: The Fushimi AF registry.
    Nishi, Hidehisa ; Oishi, Naoya ; et al.
    In: Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Jg. 42 (2022-05-01), Heft 5, S. 746-756
    Online academicJournal
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    Perfusion and permeability as diagnostic biomarkers of cavernous angioma with symptomatic hemorrhage.
    Sone, Je Yeong ; Li, Yan ; et al.
    In: Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Jg. 41 (2021-11-01), Heft 11, S. 2944-2956
    Online academicJournal
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    Cerebral blood flow measurements with 15 O-water PET using a non-invasive machine-learning-derived arterial input function.
    Kuttner, Samuel ; Wickstrøm, Kristoffer Knutsen ; et al.
    In: Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Jg. 41 (2021-09-01), Heft 9, S. 2229-2241
    Online academicJournal
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    Integrating regional perfusion CT information to improve prediction of infarction after stroke.
    Klug, Julian ; Dirren, Elisabeth ; et al.
    In: Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Jg. 41 (2021-03-01), Heft 3, S. 502-510
    Online academicJournal
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    Classifying intracranial stenosis disease severity from functional MRI data using machine learning.
    Waddle, Spencer L ; Juttukonda, Meher R ; et al.
    In: Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism, Jg. 40 (2020-04-01), Heft 4, S. 705-719
    Online academicJournal
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