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    CT analysis of aortic calcifications to predict abdominal aortic aneurysm rupture.
    Mansouri, M ; Therasse, E ; et al.
    In: European radiology, Jg. 34 (2024-06-01), Heft 6, S. 3903-3911
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    Automatic image segmentation and online survival prediction model of medulloblastoma based on machine learning.
    Zhou, L ; Ji, Q ; et al.
    In: European radiology, Jg. 34 (2024-06-01), Heft 6, S. 3644-3655
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Multiparametric MRI-based radiomics model for predicting human papillomavirus status in oropharyngeal squamous cell carcinoma: optimization using oversampling and machine learning techniques.
    Sim, Y ; Kim, M ; et al.
    In: European radiology, Jg. 34 (2024-05-01), Heft 5, S. 3102-3112
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    A radiomics feature-based machine learning models to detect brainstem infarction (RMEBI) may enable early diagnosis in non-contrast enhanced CT.
    Zhang, H ; Chen, H ; et al.
    In: European radiology, Jg. 33 (2023-02-01), Heft 2, S. 1004-1014
    Online academicJournal
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    Classification of pulmonary lesion based on multiparametric MRI: utility of radiomics and comparison of machine learning methods.
    Wang, X ; Wan, Q ; et al.
    In: European radiology, Jg. 30 (2020-08-01), Heft 8, S. 4595-4605
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    The influence of image quality on diagnostic performance of a machine learning-based fractional flow reserve derived from coronary CT angiography.
    Xu, PP ; Li, JH ; et al.
    In: European radiology, Jg. 30 (2020-05-01), Heft 5, S. 2525-2534
    Online academicJournal
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    Radiomics allows for detection of benign and malignant histopathology in patients with metastatic testicular germ cell tumors prior to post-chemotherapy retroperitoneal lymph node dissection.
    Baessler, B ; Nestler, T ; et al.
    In: European radiology, Jg. 30 (2020-04-01), Heft 4, S. 2334-2345
    Online academicJournal
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    Radiomics machine-learning signature for diagnosis of hepatocellular carcinoma in cirrhotic patients with indeterminate liver nodules.
    Mokrane, FZ ; Lu, L ; et al.
    In: European radiology, Jg. 30 (2020), Heft 1, S. 558-570
    Online academicJournal
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    Atrophy of cerebellar peduncles in essential tremor: a machine learning-based volumetric analysis.
    Prasad, S ; Pandey, U ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-12-01), Heft 12, S. 7037-7046
    Online academicJournal
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    Identification of suspicious invasive placentation based on clinical MRI data using textural features and automated machine learning.
    Sun, H ; Qu, H ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-11-01), Heft 11, S. 6152-6162
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Prediction of response after chemoradiation for esophageal cancer using a combination of dosimetry and CT radiomics.
    Jin, X ; Zheng, X ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-11-01), Heft 11, S. 6080-6088
    Online academicJournal
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    How and why should the radiologist look at the placenta?
    Siauve, N
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-11-01), Heft 11, S. 6149-6151
    Online editorialOpinion
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    Differentiating kidney stones from phleboliths in unenhanced low-dose computed tomography using radiomics and machine learning.
    De Perrot, T ; Hofmeister, J ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-09-01), Heft 9, S. 4776-4782
    Online academicJournal
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    Machine learning classifiers can predict Gleason pattern 4 prostate cancer with greater accuracy than experienced radiologists.
    Antonelli, M ; Johnston, EW ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-09-01), Heft 9, S. 4754-4764
    Online academicJournal
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    Radiomics and machine learning may accurately predict the grade and histological subtype in meningiomas using conventional and diffusion tensor imaging.
    Park, YW ; Oh, J ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-08-01), Heft 8, S. 4068-4076
    Online academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Machine learning identifies "rsfMRI epilepsy networks" in temporal lobe epilepsy.
    Bharath, RD ; Panda, R ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-07-01), Heft 7, S. 3496-3505
    Online academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    The best predictor of ischemic coronary stenosis: subtended myocardial volume, machine learning-based FFR <subscript>CT</subscript> , or high-risk plaque features?
    Yu, M ; Lu, Z ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-07-01), Heft 7, S. 3647-3657
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    Vertebral body insufficiency fractures: detection of vertebrae at risk on standard CT images using texture analysis and machine learning.
    Muehlematter, UJ ; Mannil, M ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-05-01), Heft 5, S. 2207-2217
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Coronary CT angiography-derived plaque quantification with artificial intelligence CT fractional flow reserve for the identification of lesion-specific ischemia.
    von Knebel Doeberitz PL ; De Cecco, CN ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-05-01), Heft 5, S. 2378-2387
    Online academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Radiomics features on non-contrast-enhanced CT scan can precisely classify AVM-related hematomas from other spontaneous intraparenchymal hematoma types.
    Zhang, Y ; Zhang, B ; et al.
    In: European radiology, Jg. 29 (2019-04-01), Heft 4, S. 2157-2165
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?

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