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    Automatic vessel attenuation measurement for quality control of contrast‐enhanced CT: Validation on the portal vein.
    McCoy, Kevin ; Marisetty, Sujay ; et al.
    In: Medical Physics, 2024-06-20, S. 1-11
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    CT-based radiomics of machine-learning to screen high-risk individuals with kidney stones.
    Zhu, Bo ; Nie, Yuxi ; et al.
    In: Urolithiasis, Jg. 52 (2024-06-15), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Application of radiomics model based on lumbar computed tomography in diagnosis of elderly osteoporosis.
    Chen, Baisen ; Cui, Jiaming ; et al.
    In: Journal of Orthopaedic Research, Jg. 42 (2024-06-01), Heft 6, S. 1356-1368
    Online academicJournal
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    Fully automated explainable abdominal CT contrast media phase classification using organ segmentation and machine learning.
    Salimi, Yazdan ; Mansouri, Zahra ; et al.
    In: Medical Physics, Jg. 51 (2024-06-01), Heft 6, S. 4095-4104
    Online academicJournal
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    A clinical‐radiomic‐pathomic model for prognosis prediction in patients with hepatocellular carcinoma after radical resection.
    Xie, Qu ; Zhao, Zeyin ; et al.
    In: Cancer Medicine, Jg. 13 (2024-06-01), Heft 11, S. 1-15
    Online academicJournal
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    CT‐based radiomics analysis of different machine learning models for differentiating gnathic fibrous dysplasia and ossifying fibroma.
    Zhang, Ao‐bo ; Zhao, Jun‐ru ; et al.
    In: Oral Diseases, 2024-05-30, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Incidence rate of occult lymph node metastasis in clinical T<subscript>1−2</subscript>N<subscript>0</subscript>M<subscript>0</subscript> small cell lung cancer patients and radiomic prediction based on contrast-enhanced CT imaging: a multicenter study: Original research.
    Jiang, Xu ; Luo, Chao ; et al.
    In: Respiratory Research, Jg. 25 (2024-05-29), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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    Patient classification and attribute assessment based on machine learning techniques in the qualification process for surgical treatment of adrenal tumours.
    Wielogórska-Partyka, Marta ; Adamski, Marcin ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-05-16), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    Clinical Validation of a Machine-Learned, Point-of-Care System to IDENTIFY Functionally Significant Coronary Artery Disease.
    Stuckey, Thomas D. ; Meine, Frederick J. ; et al.
    In: Diagnostics (2075-4418), Jg. 14 (2024-05-15), Heft 10, S. 987-999
    Online academicJournal
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    Role of 18 F-FDG PET/CT in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: Current Evidence and Innovative Applications.
    Caldarella, Carmelo ; De Risi, Marina ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-05-15), Heft 10, S. 1905-1932
    Online academicJournal
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    The application of deep learning in abdominal trauma diagnosis by CT imaging.
    Shen, Xinru ; Zhou, Yixin ; et al.
    In: World Journal of Emergency Surgery, Jg. 19 (2024-05-06), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    Predicting microvascular invasion in hepatocellular carcinoma with a CT- and MRI-based multimodal deep learning model.
    Lei, Yan ; Feng, Bao ; et al.
    In: Abdominal Radiology, Jg. 49 (2024-05-01), Heft 5, S. 1397-1410
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    Predicting the need for a replan in oropharyngeal cancer: A radiomic, clinical, and dosimetric model.
    Chinnery, Tricia A. ; Lang, Pencilla ; et al.
    In: Medical Physics, Jg. 51 (2024-05-01), Heft 5, S. 3510-3520
    Online academicJournal
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    Detecting electrochemical changes in a nickel–zinc battery by operando x‐ray computed‐tomography analysis during charge–discharge tests.
    Kohmoto, Daichi ; Miyazaki, Kohei ; et al.
    In: XRS: X-ray Spectrometry, Jg. 53 (2024-05-01), Heft 3, S. 166-180
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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
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Synchrotron‐source micro‐x‐ray computed tomography for examining butterfly eyes.
    Paukner, Dawn ; Wildenberg, Gregg A. ; et al.
    In: Ecology & Evolution (20457758), Jg. 14 (2024-04-15), Heft 4, S. 1-10
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    Machine Learning Applied to Pre-Operative Computed-Tomography-Based Radiomic Features Can Accurately Differentiate Uterine Leiomyoma from Leiomyosarcoma: A Pilot Study.
    Santoro, Miriam ; Zybin, Vladislav ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-04-15), Heft 8, S. 1570-1584
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    Contrast Agent Dynamics Determine Radiomics Profiles in Oncologic Imaging.
    Watzenboeck, Martin L. ; Beer, Lucian ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-04-15), Heft 8, S. 1519-1535
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Radiomics Machine Learning Analysis of Clear Cell Renal Cell Carcinoma for Tumour Grade Prediction Based on Intra-Tumoural Sub-Region Heterogeneity.
    Alhussaini, Abeer J. ; Steele, J. Douglas ; et al.
    In: Cancers, Jg. 16 (2024-04-15), Heft 8, S. 1454-1488
    Online academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Development and validation of a Radiopathomics model based on CT scans and whole slide images for discriminating between Stage I-II and Stage III gastric cancer.
    Tan, Yang ; Feng, Li-juan ; et al.
    In: BMC Cancer, Jg. 24 (2024-04-15), Heft 1, S. 1-12
    Online academicJournal
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