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74 Treffer

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    Prediction of early hematoma expansion of spontaneous intracerebral hemorrhage based on deep learning radiomics features of noncontrast computed tomography.
    Feng, Changfeng ; Ding, Zhongxiang ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-05-01), Heft 5, S. 2908-2920
    Online academicJournal
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    Coronary computed tomography angiographic detection of in-stent restenosis via deep learning reconstruction: a feasibility study.
    Kawai, Hideki ; Motoyama, Sadako ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-04-01), Heft 4, S. 2647-2657
    Online academicJournal
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    Effects of a comprehensive brain computed tomography deep learning model on radiologist detection accuracy.
    Buchlak, Quinlan D. ; Tang, Cyril H. M. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-02-01), Heft 2, S. 810-822
    Online academicJournal
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    Machine learning slice-wise whole-lung CT emphysema score correlates with airway obstruction.
    Lidén, Mats ; Spahr, Antoine ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024), Heft 1, S. 39-49
    Online academicJournal
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    Prediction of Ki-67 expression in gastrointestinal stromal tumors using radiomics of plain and multiphase contrast-enhanced CT.
    Liu, Yun ; He, Chang ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-11-01), Heft 11, S. 7609-7617
    Online academicJournal
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    Radiomics in differential diagnosis of Wilms tumor and neuroblastoma with adrenal location in children
    Koska, Ilker Ozgur ; Ozcan, H. Nursun ; et al.
    In: European Radiology, 2024-02-05, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Performance and clinical applicability of machine learning in liver computed tomography imaging: a systematic review.
    Radiya, Keyur ; Joakimsen, Henrik Lykke ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-10-01), Heft 10, S. 6689-6717
    Online academicJournal
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    Deep learning–assisted diagnosis of benign and malignant parotid tumors based on contrast-enhanced CT: a multicenter study.
    Yu, Qiang ; Ning, Youquan ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-09-01), Heft 9, S. 6054-6065
    Online academicJournal
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    Automatic segmentation and radiomic texture analysis for osteoporosis screening using chest low-dose computed tomography.
    Chen, Yung-Chieh ; Li, Yi-Tien ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-07-01), Heft 7, S. 5097-5106
    Online academicJournal
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    Distinguishing common renal cell carcinomas from benign renal tumors based on machine learning: comparing various CT imaging phases, slices, tumor sizes, and ROI segmentation strategies.
    Zhou, Tao ; Guan, Jian ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-06-01), Heft 6, S. 4323-4332
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    Prediction of the characteristics of aggressiveness of pancreatic neuroendocrine neoplasms (PanNENs) based on CT radiomic features.
    Mori, Martina ; Palumbo, Diego ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-06-01), Heft 6, S. 4412-4421
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    Contrast-enhanced CT radiomics improves the prediction of abdominal aortic aneurysm progression.
    Wang, Yan ; Xiong, Fei ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-05-01), Heft 5, S. 3444-3454
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    Optimal radiological gallbladder lesion characterization by combining visual assessment with CT-based radiomics.
    Yin, Yunchao ; Yakar, Derya ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-04-01), Heft 4, S. 2725-2734
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    Ovarian imaging radiomics quality score assessment: an EuSoMII radiomics auditing group initiative.
    Ponsiglione, Andrea ; Stanzione, Arnaldo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 2239-2247
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    Can quantitative peritumoral CT radiomics features predict the prognosis of patients with non-small cell lung cancer? A systematic review.
    Wu, Linyu ; Lou, Xinjing ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 2105-2117
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    Volumetric visceral fat machine learning phenotype on CT for differential diagnosis of inflammatory bowel disease.
    Zhou, Ziling ; Xiong, Ziman ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 1862-1872
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    Opportunistic screening for osteoporosis and osteopenia from CT scans of the abdomen and pelvis using machine learning.
    Sebro, Ronnie ; De la Garza-Ramos, Cynthia
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 1812-1823
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    A radiomics feature-based machine learning models to detect brainstem infarction (RMEBI) may enable early diagnosis in non-contrast enhanced CT.
    Zhang, Haiyan ; Chen, Hongyi ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-02-01), Heft 2, S. 1004-1014
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    Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF.
    Pan, Jeanny ; Hofmanninger, Johannes ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-02-01), Heft 2, S. 925-935
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    Inter-observer variability of expert-derived morphologic risk predictors in aortic dissection.
    Willemink, Martin J. ; Mastrodicasa, Domenico ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-02-01), Heft 2, S. 1102-1111
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