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    How segmentation methods affect hippocampal radiomic feature accuracy in Alzheimer's disease analysis?
    Zheng, Qiang ; Zhang, Yiyu ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-10-01), Heft 10, S. 6965-6976
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    Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging.
    Garrido-Oliver, Juan ; Aviles, Jordina ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-10-01), Heft 10, S. 7117-7127
    Online academicJournal
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    Multi-lesion radiomics of PET/CT for non-invasive survival stratification and histologic tumor risk profiling in patients with lung adenocarcinoma.
    Zhao, Meixin ; Kluge, Kilian ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-10-01), Heft 10, S. 7056-7067
    Online academicJournal
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    Fuhrman nuclear grade prediction of clear cell renal cell carcinoma: influence of volume of interest delineation strategies on machine learning-based dynamic enhanced CT radiomics analysis.
    Luo, Shiwei ; Wei, Ruili ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-04-01), Heft 4, S. 2340-2350
    Online academicJournal
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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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    Deep learning algorithm for surveillance of pneumothorax after lung biopsy: a multicenter diagnostic cohort study.
    Hwang, Eui Jin ; Hong, Jung Hee ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-07-01), Heft 7, S. 3660-3671
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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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    Assessment of knee pain from MR imaging using a convolutional Siamese network.
    Chang, Gary H. ; Felson, David T. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-06-01), Heft 6, S. 3538-3548
    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
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    Dose independent characterization of renal stones by means of dual energy computed tomography and machine learning: an ex-vivo study.
    Große Hokamp, Nils ; Lennartz, Simon ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-03-01), Heft 3, S. 1397-1404
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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
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    Radiomics of small renal masses on multiphasic CT: accuracy of machine learning-based classification models for the differentiation of renal cell carcinoma and angiomyolipoma without visible fat.
    Yang, Ruimeng ; Wu, Jialiang ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-02-01), Heft 2, S. 1254-1263
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    Long-term follow-up of persistent pulmonary pure ground-glass nodules with deep learning-assisted nodule segmentation.
    Qi, Lin-Lin ; Wu, Bo-Tong ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-02-01), Heft 2, S. 744-755
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    Identification of suspicious invasive placentation based on clinical MRI data using textural features and automated machine learning.
    Sun, Huaiqiang ; Qu, Haibo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-11-01), Heft 11, S. 6152-6162
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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
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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
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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
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    Multiparametric ultrasomics of significant liver fibrosis: A machine learning-based analysis.
    Li, Wei ; Huang, Yang ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-03-01), Heft 3, S. 1496-1506
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    The diagnostic value of texture analysis in predicting WHO grades of meningiomas based on ADC maps: an attempt using decision tree and decision forest.
    Lu, Yiping ; Liu, Li ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-03-01), Heft 3, S. 1318-1328
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