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38 Treffer

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    Effects of a comprehensive brain computed tomography deep learning model on radiologist detection accuracy.
    Buchlak, Quinlan D. ; Tang, Cyril H. M. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-02-01), Heft 2, S. 810-822
    Online academicJournal
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    Machine learning slice-wise whole-lung CT emphysema score correlates with airway obstruction.
    Lidén, Mats ; Spahr, Antoine ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024), Heft 1, S. 39-49
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    An automatic texture feature analysis framework of renal tumor: surgical, pathological, and molecular evaluation based on multi-phase abdominal CT.
    Yang, Huancheng ; Liu, Hanlin ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024), Heft 1, S. 355-366
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Prognostic impact of deep learning–based quantification in clinical stage 0-I lung adenocarcinoma.
    Zhu, Ying ; Chen, Li-Li ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-12-01), Heft 12, S. 8542-8553
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Prediction of Ki-67 expression in gastrointestinal stromal tumors using radiomics of plain and multiphase contrast-enhanced CT.
    Liu, Yun ; He, Chang ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-11-01), Heft 11, S. 7609-7617
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Performance and clinical applicability of machine learning in liver computed tomography imaging: a systematic review.
    Radiya, Keyur ; Joakimsen, Henrik Lykke ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-10-01), Heft 10, S. 6689-6717
    Online academicJournal
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    Can quantitative peritumoral CT radiomics features predict the prognosis of patients with non-small cell lung cancer? A systematic review.
    Wu, Linyu ; Lou, Xinjing ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 2105-2117
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Unsupervised machine learning identifies predictive progression markers of IPF.
    Pan, Jeanny ; Hofmanninger, Johannes ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-02-01), Heft 2, S. 925-935
    Online academicJournal
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    Quality assessment of radiomics research in cardiac CT: a systematic review.
    Lee, Suji ; Han, Kyunghwa ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-05-01), Heft 5, S. 3458-3468
    Online academicJournal
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    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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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    Effect of CT image acquisition parameters on diagnostic performance of radiomics in predicting malignancy of pulmonary nodules of different sizes.
    Xu, Yan ; Lu, Lin ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-03-01), Heft 3, S. 1517-1527
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Radiomics complements clinical, radiological, and technical features to assess local control of colorectal cancer lung metastases treated with radiofrequency ablation.
    Markich, Romane ; Palussière, Jean ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-11-01), Heft 11, S. 8302-8314
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    Deep learning–based reconstruction may improve non-contrast cerebral CT imaging compared to other current reconstruction algorithms.
    Oostveen, Luuk J. ; Meijer, Frederick J. A. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-08-01), Heft 8, S. 5498-5506
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Deep learning shows good reliability for automatic segmentation and volume measurement of brain hemorrhage, intraventricular extension, and peripheral edema.
    Zhao, Xianjing ; Chen, Kaixing ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-07-01), Heft 7, S. 5012-5020
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    Shape and texture-based radiomics signature on CT effectively discriminates benign from malignant renal masses.
    Yap, Felix Y. ; Varghese, Bino A. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-02-01), Heft 2, S. 1011-1021
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    COVIDiag: a clinical CAD system to diagnose COVID-19 pneumonia based on CT findings.
    Abbasian Ardakani, Ali ; Acharya, U. Rajendra ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021), Heft 1, S. 121-130
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    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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    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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    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
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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
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