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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 imaging biomarker for predicting disease-free-survival-associated histologic subgroups in lung adenocarcinoma.
    Lu, Lin ; Wang, Deling ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-07-01), Heft 7, S. 3614-3623
    Online academicJournal
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    Evaluation of acute pulmonary embolism and clot burden on CTPA with deep learning.
    Liu, Weifang ; Liu, Min ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-06-01), Heft 6, S. 3567-3575
    Online academicJournal
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    Prognostic value of anthropometric measures extracted from whole-body CT using deep learning in patients with non-small-cell lung cancer.
    Blanc-Durand, Paul ; Campedel, Luca ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-06-01), Heft 6, S. 3528-3537
    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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    Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultra-high-resolution CT.
    Akagi, Motonori ; Nakamura, Yuko ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-11-01), Heft 11, S. 6163-6171
    Online academicJournal
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    CAD system based on B-mode and color Doppler sonographic features may predict if a thyroid nodule is hot or cold.
    Abbasian Ardakani, Ali ; Bitarafan-Rajabi, Ahmad ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-08-01), Heft 8, S. 4258-4265
    Online academicJournal
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    Deep learning analysis of left ventricular myocardium in CT angiographic intermediate-degree coronary stenosis improves the diagnostic accuracy for identification of functionally significant stenosis.
    van Hamersvelt, Robbert W. ; Zreik, Majd ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-05-01), Heft 5, S. 2350-2359
    Online academicJournal
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    Radiomics features on non-contrast-enhanced CT scan can precisely classify AVM-related hematomas from other spontaneous intraparenchymal hematoma types.
    Zhang, Yupeng ; Zhang, Baorui ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-04-01), Heft 4, S. 2157-2165
    Online academicJournal
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    Clear Cell Renal Cell Carcinoma: Machine Learning-Based Quantitative Computed Tomography Texture Analysis for Prediction of Fuhrman Nuclear Grade.
    Bektas, Ceyda Turan ; Kocak, Burak ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-03-01), Heft 3, S. 1153-1163
    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
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    Machine learning-based quantitative texture analysis of CT images of small renal masses: Differentiation of angiomyolipoma without visible fat from renal cell carcinoma.
    Feng, Zhichao ; Rong, Pengfei ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 28 (2018-04-01), Heft 4, S. 1625-1633
    Online academicJournal
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