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    Improving radiomics reproducibility using deep learning-based image conversion of CT reconstruction algorithms in hepatocellular carcinoma patients.
    Lee, Heejin ; Chang, Won ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-03-01), Heft 3, S. 2036-2047
    Online academicJournal
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    Phantom-based radiomics feature test–retest stability analysis on photon-counting detector CT.
    Hertel, Alexander ; Tharmaseelan, Hishan ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-07-01), Heft 7, S. 4905-4914
    Online academicJournal
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    1.5-T MR relaxometry in quantifying splenic and pancreatic iron: retrospective comparison of a commercial 3D-Dixon sequence and an established 2D multi-gradient echo sequence.
    Plaikner, Michaela ; Lanser, Lukas ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-07-01), Heft 7, S. 4973-4980
    Online academicJournal
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    View record at Springer (Volltext)
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    Impact of lesion size on reproducibility of quantitative measurement and radiomic features in vessel wall MRI.
    Kim, Minjae ; Jung, Seung Chai ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 2195-2206
    Online academicJournal
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    Deep learning image reconstruction algorithm reduces image noise while alters radiomics features in dual-energy CT in comparison with conventional iterative reconstruction algorithms: a phantom study.
    Zhong, Jingyu ; Xia, Yihan ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-02-01), Heft 2, S. 812-824
    Online academicJournal
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    Robustness of CT radiomics features: consistency within and between single-energy CT and dual-energy CT.
    Chen, Yong ; Zhong, Jingyu ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-08-01), Heft 8, S. 5480-5490
    Online academicJournal
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    Validation of a deep learning segmentation algorithm to quantify the skeletal muscle index and sarcopenia in metastatic renal carcinoma.
    Roblot, Victoire ; Giret, Yann ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-07-01), Heft 7, S. 4728-4737
    Online academicJournal
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    Polycystic liver: automatic segmentation using deep learning on CT is faster and as accurate compared to manual segmentation.
    Cayot, Bénédicte ; Milot, Laurent ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-07-01), Heft 7, S. 4780-4790
    Online academicJournal
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    Role of hepatic metastatic lesion size on inter-reader reproducibility of CT-based radiomics features.
    Kelahan, Linda C. ; Kim, Donald ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-06-01), Heft 6, S. 4025-4033
    Online academicJournal
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    A comparative analysis of MRI findings in endometrial cancer: differentiation between endometrioid adenocarcinoma, serous carcinoma, and clear cell carcinoma.
    Mori, Takayuki ; Kato, Hiroki ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-06-01), Heft 6, S. 4128-4136
    Online academicJournal
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    Precision of MRI radiomics features in the liver and hepatocellular carcinoma.
    Carbonell, Guillermo ; Kennedy, Paul ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-03-01), Heft 3, S. 2030-2040
    Online academicJournal
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    Robustness of dual-energy CT-derived radiomic features across three different scanner types.
    Lennartz, Simon ; O'Shea, Aileen ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-03-01), Heft 3, S. 1959-1970
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    Reproducibility of radiomic features in SENSE and compressed SENSE: impact of acceleration factors.
    Kim, Minjae ; Jung, Seung Chai ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-09-01), Heft 9, S. 6457-6470
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    Quantification of intracranial arterial stenotic degree evaluated by high-resolution vessel wall imaging and time-of-flight MR angiography: reproducibility, and diagnostic agreement with DSA.
    Gong, Yan ; Cao, Chen ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-08-01), Heft 8, S. 5479-5489
    Online academicJournal
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    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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    Automated volumetric assessment with artificial neural networks might enable a more accurate assessment of disease burden in patients with multiple sclerosis.
    Brugnara, Gianluca ; Isensee, Fabian ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-04-01), Heft 4, S. 2356-2364
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    Diffusion- and perfusion-weighted MRI radiomics model may predict isocitrate dehydrogenase (IDH) mutation and tumor aggressiveness in diffuse lower grade glioma.
    Kim, Minjae ; Jung, So Yeong ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020-04-01), Heft 4, S. 2142-2151
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    Radiomic feature reproducibility in contrast-enhanced CT of the pancreas is affected by variabilities in scan parameters and manual segmentation.
    Yamashita, Rikiya ; Perrin, Thomas ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 30 (2020), Heft 1, S. 195-205
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    Epicardial fat volume measured on nongated chest CT is a predictor of coronary artery disease.
    Nagayama, Yasunori ; Nakamura, Naoki ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 29 (2019-07-01), Heft 7, S. 3638-3646
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    MRI assessment of bone marrow oedema in the sacroiliac joints of patients with spondyloarthritis: is the SPAIR T2w technique comparable to STIR?
    Dalto, Vitor ; Assad, Rodrigo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 27 (2017-09-01), Heft 9, S. 3669-3676
    Online academicJournal
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