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    A radiological diagnostic approach to tumours and tumour-like lesions of the calcaneus.
    Azzopardi, C ; Patel, A ; et al.
    In: The British journal of radiology, Jg. 94 (2021-11-01), Heft 1127, S. 20210330
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    Low-dose CT urography using deep learning image reconstruction: a prospective study for comparison with conventional CT urography.
    Cheng, Y ; Han, Y ; et al.
    In: The British journal of radiology, Jg. 94 (2021-04-01), Heft 1120, S. 20201291
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    Diagnostic test accuracy of artificial intelligence analysis of cross-sectional imaging in pulmonary hypertension: a systematic literature review.
    Hardacre, CJ ; Robertshaw, JA ; et al.
    In: The British journal of radiology, Jg. 94 (2021-12-01), Heft 1128, S. 20210332
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    The application of radiomics in laryngeal cancer.
    Rajgor, AD ; Patel, S ; et al.
    In: The British journal of radiology, Jg. 94 (2021-12-01), Heft 1128, S. 20210499
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    Potential of high dimensional radiomic features to assess blood components in intraaortic vessels in non-contrast CT scans.
    Mahmoudi, S ; Martin, SS ; et al.
    In: BMC medical imaging, Jg. 21 (2021-08-12), Heft 1, S. 123
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    Deep learning-based muscle segmentation and quantification at abdominal CT: application to a longitudinal adult screening cohort for sarcopenia assessment.
    Graffy, PM ; Liu, J ; et al.
    In: The British journal of radiology, Jg. 92 (2019-08-01), Heft 1100, S. 20190327
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    Radiomic signature based on CT imaging to distinguish invasive adenocarcinoma from minimally invasive adenocarcinoma in pure ground-glass nodules with pleural contact.
    Jiang, Y ; Che, S ; et al.
    In: Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society, Jg. 21 (2021-01-06), Heft 1, S. 1
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    Influence of a novel deep-learning based reconstruction software on the objective and subjective image quality in low-dose abdominal computed tomography.
    Steuwe, A ; Weber, M ; et al.
    In: The British journal of radiology, Jg. 94 (2021), Heft 1117, S. 20200677
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    Evaluating the Image Quality of Monoenergetic Images From Dual-Energy Computed Tomography With Low-Concentration and Low-Flow-Rate Contrast Media for the Arterials Supply to the Nipple-Areola Complex in Breast Cancer Compared With Conventional Computed Tomography Angiography.
    Zeng, X ; Wang, X ; et al.
    In: Journal of computer assisted tomography, Jg. 44 (2020-11-01), Heft 6, S. 921-927
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    Visual and software-based quantitative chest CT assessment of COVID-19: correlation with clinical findings.
    Durhan, G ; Ardalı Düzgün, S ; et al.
    In: Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey), Jg. 26 (2020-11-01), Heft 6, S. 557-564
    Online academicJournal
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    The detection of lung cancer using massive artificial neural network based on soft tissue technique.
    Rajagopalan, K ; Babu, S
    In: BMC medical informatics and decision making, Jg. 20 (2020-10-31), Heft 1, S. 282
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    Automatic recognition of 3D GGO CT imaging signs through the fusion of hybrid resampling and layer-wise fine-tuning CNNs.
    Han, G ; Liu, X ; et al.
    In: Medical & biological engineering & computing, Jg. 56 (2018-12-01), Heft 12, S. 2201-2212
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    Machine Learning-Based Differentiation of Nontuberculous Mycobacteria Lung Disease and Pulmonary Tuberculosis Using CT Images.
    Xing, Z ; Ding, W ; et al.
    In: BioMed research international, Jg. 2020 (2020-09-29), S. 6287545
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    Role of computed tomography in predicting critical disease in patients with covid-19 pneumonia: A retrospective study using a semiautomatic quantitative method.
    Leonardi, A ; Scipione, R ; et al.
    In: European journal of radiology, Jg. 130 (2020-09-01), S. 109202
    academicJournal
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    Robustness of CT radiomic features against image discretization and interpolation in characterizing pancreatic neuroendocrine neoplasms.
    Loi, S ; Mori, M ; et al.
    In: Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB), Jg. 76 (2020-08-01), S. 125-133
    academicJournal
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    Fully Automated Segmentation of Globes for Volume Quantification in CT Images of Orbits using Deep Learning.
    Umapathy, L ; Winegar, B ; et al.
    In: AJNR. American journal of neuroradiology, Jg. 41 (2020-06-01), Heft 6, S. 1061-1069
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    Using a single abdominal computed tomography image to differentiate five contrast-enhancement phases: A machine-learning algorithm for radiomics-based precision medicine.
    Dercle, L ; Ma, J ; et al.
    In: European journal of radiology, Jg. 125 (2020-04-01), S. 108850
    academicJournal
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    Dynamic Contrast-enhanced Area-detector CT vs Dynamic Contrast-enhanced Perfusion MRI vs FDG-PET/CT: Comparison of Utility for Quantitative Therapeutic Outcome Prediction for NSCLC Patients Undergoing Chemoradiotherapy.
    Seki, S ; Fujisawa, Y ; et al.
    In: Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine, Jg. 19 (2020-02-10), Heft 1, S. 29-39
    Online academicJournal
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    Long-term follow-up of persistent pulmonary pure ground-glass nodules with deep learning-assisted nodule segmentation.
    Qi, LL ; Wu, BT ; et al.
    In: European radiology, Jg. 30 (2020-02-01), Heft 2, S. 744-755
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    Standardized image evaluation in patients with idiopathic normal pressure hydrocephalus: consistency and reproducibility.
    Kockum, K ; Virhammar, J ; et al.
    In: Neuroradiology, Jg. 61 (2019-12-01), Heft 12, S. 1397-1406
    Online academicJournal
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