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    Increased confidence of radiomics facilitating pretherapeutic differentiation of BRAF-altered pediatric low-grade glioma.
    Kudus, Kareem ; Wagner, Matthias W. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-04-01), Heft 4, S. 2772-2781
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    Structural connectome combining DTI features predicts postoperative language decline and its recovery in glioma patients.
    Liu, Yukun ; Cui, Meng ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-04-01), Heft 4, S. 2759-2771
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    Impact of signal intensity normalization of MRI on the generalizability of radiomic-based prediction of molecular glioma subtypes.
    Foltyn-Dumitru, Martha ; Schell, Marianne ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-04-01), Heft 4, S. 2782-2790
    Online academicJournal
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    Radiomic features from dynamic susceptibility contrast perfusion-weighted imaging improve the three-class prediction of molecular subtypes in patients with adult diffuse gliomas.
    Pei, Dongling ; Guan, Fangzhan ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-05-01), Heft 5, S. 3455-3466
    Online academicJournal
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    Diffusion-weighted imaging and arterial spin labeling radiomics features may improve differentiation between radiation-induced brain injury and glioma recurrence.
    Zhang, Jun ; Wu, Yue ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-05-01), Heft 5, S. 3332-3342
    Online academicJournal
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    Molecular subtyping of diffuse gliomas using magnetic resonance imaging: comparison and correlation between radiomics and deep learning.
    Li, Yiming ; Wei, Dong ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-02-01), Heft 2, S. 747-758
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    Performance of machine learning algorithms for glioma segmentation of brain MRI: a systematic literature review and meta-analysis.
    van Kempen, Evi J. ; Post, Max ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-12-01), Heft 12, S. 9638-9653
    Online academicJournal
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    Machine learning and radiomic phenotyping of lower grade gliomas: improving survival prediction.
    Choi, Yoon Seong ; Ahn, Sung Soo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-07-01), Heft 7, S. 3834-3842
    Online academicJournal
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    A quantitative model based on clinically relevant MRI features differentiates lower grade gliomas and glioblastoma.
    Cao, Hang ; Erson-Omay, E. Zeynep ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-06-01), Heft 6, S. 3073-3082
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    Radiogenomics of lower-grade gliomas: machine learning-based MRI texture analysis for predicting 1p/19q codeletion status.
    Kocak, Burak ; Durmaz, Emine Sebnem ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-02-01), Heft 2, S. 877-886
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    Primary central nervous system lymphoma and atypical glioblastoma: Differentiation using radiomics approach.
    Suh, Hie Bum ; Choi, Yoon Seong ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 28 (2018-09-01), Heft 9, S. 3832-3839
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    Genotype prediction of ATRX mutation in lower-grade gliomas using an MRI radiomics signature.
    Li, Yiming ; Liu, Xing ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 28 (2018-07-01), Heft 7, S. 2960-2968
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