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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
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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
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    Fully automated prediction of liver fibrosis using deep learning analysis of gadoxetic acid-enhanced MRI.
    Hectors, Stefanie J. ; Kennedy, Paul ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-06-01), Heft 6, S. 3805-3814
    Online academicJournal
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    Can machine learning radiomics provide pre-operative differentiation of combined hepatocellular cholangiocarcinoma from hepatocellular carcinoma and cholangiocarcinoma to inform optimal treatment planning?
    Liu, Xiaoyang ; Khalvati, Farzad ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021), Heft 1, S. 244-255
    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
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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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    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
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    CT-based radiomics and machine learning to predict spread through air space in lung adenocarcinoma.
    Jiang, Changsi ; Luo, Yan ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-07-01), Heft 7, S. 4050-4057
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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
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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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    Prediction of pulmonary pressure after Glenn shunts by computed tomography-based machine learning models.
    Huang, Lei ; Li, Jiahua ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-03-01), Heft 3, S. 1369-1377
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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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    Vertebral body insufficiency fractures: detection of vertebrae at risk on standard CT images using texture analysis and machine learning.
    Muehlematter, Urs J. ; Mannil, Manoj ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-05-01), Heft 5, S. 2207-2217
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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
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    Forensic age estimation for pelvic X-ray images using deep learning.
    Li, Yuan ; Huang, Zhizhong ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-05-01), Heft 5, S. 2322-2329
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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
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