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    Machine learning in cardiovascular radiology: ESCR position statement on design requirements, quality assessment, current applications, opportunities, and challenges.
    Weikert, Thomas ; Francone, Marco ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-06-01), Heft 6, S. 3909-3922
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    Development and validation of machine learning prediction model based on computed tomography angiography-derived hemodynamics for rupture status of intracranial aneurysms: a Chinese multicenter study.
    Chen, Guozhong ; Lu, Mengjie ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-09-01), Heft 9, S. 5170-5182
    Online academicJournal
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    Application of deep learning to the diagnosis of cervical lymph node metastasis from thyroid cancer with CT: external validation and clinical utility for resident training.
    Lee, Jeong Hoon ; Ha, Eun Ju ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-06-01), Heft 6, S. 3066-3072
    Online academicJournal
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    Radiomics of computed tomography and magnetic resonance imaging in renal cell carcinoma-a systematic review and meta-analysis.
    Ursprung, Stephan ; Beer, Lucian ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-06-01), Heft 6, S. 3558-3566
    Online academicJournal
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    Preoperative CT-based radiomics combined with intraoperative frozen section is predictive of invasive adenocarcinoma in pulmonary nodules: a multicenter study.
    Wu, Guangyao ; Woodruff, Henry C. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-05-01), Heft 5, S. 2680-2691
    Online academicJournal
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    Head and neck squamous cell carcinoma: prediction of cervical lymph node metastasis by dual-energy CT texture analysis with machine learning.
    Forghani, Reza ; Chatterjee, Avishek ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-11-01), Heft 11, S. 6172-6181
    Online academicJournal
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    Comparison of radiomics machine-learning classifiers and feature selection for differentiation of sacral chordoma and sacral giant cell tumour based on 3D computed tomography features.
    Yin, Ping ; Mao, Ning ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-04-01), Heft 4, S. 1841-1847
    Online academicJournal
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    Correlation of texture analysis of paraspinal musculature on MRI with different clinical endpoints: Lumbar Stenosis Outcome Study (LSOS).
    Mannil, Manoj ; Burgstaller, Jakob M. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019), Heft 1, S. 22-30
    Online academicJournal
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    Automated estimation of image quality for coronary computed tomographic angiography using machine learning.
    Nakanishi, Rine ; Sankaran, Sethuraman ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 28 (2018-09-01), Heft 9, S. 4018-4026
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    Integrated prediction of lesion-specific ischaemia from quantitative coronary CT angiography using machine learning: a multicentre study.
    Dey, Damini ; Gaur, Sara ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 28 (2018-06-01), Heft 6, S. 2655-2664
    Online academicJournal
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    Spectral multi-energy CT texture analysis with machine learning for tissue classification: an investigation using classification of benign parotid tumours as a testing paradigm.
    Al Ajmi, Eiman ; Forghani, Behzad ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 28 (2018-06-01), Heft 6, S. 2604-2611
    Online academicJournal
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    Development and validation of a logistic regression model to distinguish transition zone cancers from benign prostatic hyperplasia on multi-parametric prostate MRI.
    Iyama, Yuji ; Nakaura, Takeshi ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 27 (2017-09-01), Heft 9, S. 3600-3608
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