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    Deep transformer-based personalized dosimetry from SPECT/CT images: a hybrid approach for [<superscript>177</superscript>Lu]Lu-DOTATATE radiopharmaceutical therapy.
    Mansouri, Zahra ; Salimi, Yazdan ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 51 (2024-05-15), Heft 6, S. 1516-1529
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    Intelligent ultrafast total-body PET for sedation-free pediatric [<superscript>18</superscript>F]FDG imaging.
    Zhou, Xiang ; Fu, Yu ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 51 (2024-07-01), Heft 8, S. 2353-2366
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    Automated identification of uncertain cases in deep learning-based classification of dopamine transporter SPECT to improve clinical utility and acceptance.
    Budenkotte, Thomas ; Apostolova, Ivayla ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 51 (2024-04-01), Heft 5, S. 1333-1344
    Online academicJournal
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    A novel deep-learning–based approach for automatic reorientation of 3D cardiac SPECT images.
    Zhang, Duo ; Pretorius, P. Hendrik ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 48 (2021-10-01), Heft 11, S. 3457-3468
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    Pre-therapy PET-based voxel-wise dosimetry prediction by characterizing intra-organ heterogeneity in PSMA-directed radiopharmaceutical theranostics.
    Xue, Song ; Gafita, Andrei ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, 2024-05-09, S. 1
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    Mitigating bias in deep learning for diagnosis of coronary artery disease from myocardial perfusion SPECT images.
    Miller, Robert J. H. ; Singh, Ananya ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 50 (2023-01-15), Heft 2, S. 387-397
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    Multicenter PET image harmonization using generative adversarial networks.
    Haberl, David ; Spielvogel, Clemens P. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, 2024-05-02, S. 1
    Online academicJournal
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    Whole-body uptake classification and prostate cancer staging in <superscript>68</superscript>Ga-PSMA-11 PET/CT using dual-tracer learning.
    Capobianco, Nicolò ; Sibille, Ludovic ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 49 (2022-01-15), Heft 2, S. 517-526
    Online academicJournal
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    Fully automated analysis combining [<superscript>18</superscript>F]-FET-PET and multiparametric MRI including DSC perfusion and APTw imaging: a promising tool for objective evaluation of glioma progression.
    Paprottka, K. J. ; Kleiner, S. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 48 (2021-12-01), Heft 13, S. 4445-4455
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    Improved amyloid burden quantification with nonspecific estimates using deep learning.
    Liu, Haohui ; Nai, Ying-Hwey ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 48 (2021-06-01), Heft 6, S. 1842-1853
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    The clinical feasibility of deep learning-based classification of amyloid PET images in visually equivocal cases.
    Son, Hye Joo ; Oh, Jungsu S. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 47 (2020-02-01), Heft 2, S. 332-341
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    Image enhancement of whole-body oncology [<superscript>18</superscript>F]-FDG PET scans using deep neural networks to reduce noise.
    Mehranian, Abolfazl ; Wollenweber, Scott D. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 49 (2022-01-15), Heft 2, S. 539-549
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    Decoding COVID-19 pneumonia: comparison of deep learning and radiomics CT image signatures.
    Wang, Hongmei ; Wang, Lu ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 48 (2021-05-01), Heft 5, S. 1478-1486
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    Histologic subtype classification of non-small cell lung cancer using PET/CT images.
    Han, Yong ; Ma, Yuan ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 48 (2021-02-01), Heft 2, S. 350-360
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    Predicting clinically significant prostate cancer with a deep learning approach: a multicentre retrospective study.
    Zhao, Litao ; Bao, Jie ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 50 (2023-02-01), Heft 3, S. 727-741
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    Joint EANM/SNMMI guideline on radiomics in nuclear medicine: Jointly supported by the EANM Physics Committee and the SNMMI Physics, Instrumentation and Data Sciences Council.
    Hatt, M. ; Krizsan, A. K. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 50 (2023-01-15), Heft 2, S. 352-375
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    Fully automatic prognostic biomarker extraction from metastatic prostate lesion segmentations in whole-body [<superscript>68</superscript>Ga]Ga-PSMA-11 PET/CT images.
    Kendrick, Jake ; Francis, Roslyn J. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 50 (2022-12-01), Heft 1, S. 67-79
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    Direct and indirect strategies of deep-learning-based attenuation correction for general purpose and dedicated cardiac SPECT.
    Chen, Xiongchao ; Zhou, Bo ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 49 (2022-08-01), Heft 9, S. 3046-3060
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    Artificial intelligence–based, volumetric assessment of the bone marrow metabolic activity in [<superscript>18</superscript>F]FDG PET/CT predicts survival in multiple myeloma.
    Sachpekidis, Christos ; Enqvist, Olof ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 51 (2024-07-01), Heft 8, S. 2293-2307
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    TMTV-Net: fully automated total metabolic tumor volume segmentation in lymphoma PET/CT images — a multi-center generalizability analysis.
    Yousefirizi, Fereshteh ; Klyuzhin, Ivan S. ; et al.
    In: European Journal of Nuclear Medicine & Molecular Imaging, Jg. 51 (2024-06-01), Heft 7, S. 1937-1954
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