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    Can we predict pathology without surgery? Weighing the added value of multiparametric MRI and whole prostate radiomics in integrative machine learning models
    Marvaso, Giulia ; Isaksson, Lars Johannes ; et al.
    In: European Radiology, 2024-03-20, S. 1-13
    Online academicJournal
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    Comparative performance of MRI-derived PRECISE scores and delta-radiomics models for the prediction of prostate cancer progression in patients on active surveillance.
    Sushentsev, Nikita ; Rundo, Leonardo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022), Heft 1, S. 680-689
    Online academicJournal
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    MRI index lesion radiomics and machine learning for detection of extraprostatic extension of disease: a multicenter study.
    Cuocolo, Renato ; Stanzione, Arnaldo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-10-01), Heft 10, S. 7575-7583
    Online academicJournal
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    Radiomics analysis of 18F-Choline PET/CT in the prediction of disease outcome in high-risk prostate cancer: an explorative study on machine learning feature classification in 94 patients.
    Alongi, Pierpaolo ; Stefano, Alessandro ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-07-01), Heft 7, S. 4595-4605
    Online academicJournal
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    Simulated clinical deployment of fully automatic deep learning for clinical prostate MRI assessment.
    Schelb, Patrick ; Wang, Xianfeng ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021), Heft 1, S. 302-313
    Online academicJournal
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    Comparison of machine learning algorithms to predict clinically significant prostate cancer of the peripheral zone with multiparametric MRI using clinical assessment categories and radiomic features.
    Bernatz, Simon ; Ackermann, Jörg ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-12-01), Heft 12, S. 6757-6769
    Online academicJournal
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    Machine learning for the identification of clinically significant prostate cancer on MRI: a meta-analysis.
    Cuocolo, Renato ; Cipullo, Maria Brunella ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-12-01), Heft 12, S. 6877-6887
    Online academicJournal
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    Clinico-radiological characteristic-based machine learning in reducing unnecessary prostate biopsies of PI-RADS 3 lesions with dual validation.
    Kan, Yansheng ; Zhang, Qing ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-11-01), Heft 11, S. 6274-6284
    Online academicJournal
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    High spatiotemporal resolution dynamic contrast-enhanced MRI improves the image-based discrimination of histopathology risk groups of peripheral zone prostate cancer: a supervised machine learning approach.
    Winkel, David J. ; Breit, Hanns-Christian ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-09-01), Heft 9, S. 4828-4837
    Online academicJournal
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    Automated multiparametric localization of prostate cancer based on B-mode, shear-wave elastography, and contrast-enhanced ultrasound radiomics.
    Wildeboer, Rogier R. ; Mannaerts, Christophe K. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-02-01), Heft 2, S. 806-815
    Online academicJournal
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Machine learning classifiers can predict Gleason pattern 4 prostate cancer with greater accuracy than experienced radiologists.
    Antonelli, Michela ; Johnston, Edward W. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-09-01), Heft 9, S. 4754-4764
    Online academicJournal
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    Machine learning-based analysis of MR radiomics can help to improve the diagnostic performance of PI-RADS v2 in clinically relevant prostate cancer.
    Wang, Jing ; Wu, Chen-Jiang ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 27 (2017-10-01), Heft 10, S. 4082-4090
    Online academicJournal
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    Correction to: Machine learning classifiers can predict Gleason pattern 4 prostate cancer with greater accuracy than experienced radiologists.
    Antonelli, Michela ; Johnston, Edward W. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-02-01), Heft 2, S. 1295-1295
    Online academicJournal
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