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    Diagnosis of Benign and Malignant Breast Lesions on DCE‐MRI by Using Radiomics and Deep Learning With Consideration of Peritumor Tissue
    Zhou, Jiejie ; Zhang, Yang ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 51 (2020-03-01), Heft 3
    Online academicJournal
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    View record in eScholarship (Volltext)
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    academicJournal
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    Attention‐based Deep Learning for the Preoperative Differentiation of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer on DCE‐MRI.
    Gao, Jing ; Zhong, Xin ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 57 (2023-06-01), Heft 6, S. 1842-1853
    Online academicJournal
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    Full Text Finder (Volltext)
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    Editorial on 'Diagnosis of Benign and Malignant Breast Lesions on DCE‐MRI by Using Radiomics and Deep Learning With Consideration of Peritumor Tissue'
    Ha, Richard ; Reig, Beatriu
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 51 (2019-12-17), S. 810-811
    Online unknown
    Zugriff:
    View record in OpenAIRE (Volltext)
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    academicJournal
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    Assessment of Lymphovascular Invasion in Breast Cancer Using a Combined MRI Morphological Features, Radiomics, and Deep Learning Approach Based on Dynamic Contrast‐Enhanced MRI.
    Yang, Xiuqi ; Fan, Xiaohong ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 59 (2024-06-01), Heft 6, S. 2238-2249
    Online academicJournal
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    Intra‐ and Peritumoral Based Radiomics for Assessment of Lymphovascular Invasion in Invasive Breast Cancer.
    Jiang, Wenyan ; Meng, Ruiqing ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 59 (2024-02-01), Heft 2, S. 613-625
    Online academicJournal
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    Deep Learning Radiomics Model of Dynamic Contrast‐Enhanced MRI for Evaluating Vessels Encapsulating Tumor Clusters and Prognosis in Hepatocellular Carcinoma.
    Dong, Xue ; Yang, Jiawen ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 59 (2024), Heft 1, S. 108-119
    Online academicJournal
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    Comparison of Dynamic Contrast‐Enhanced MRI and Non‐Mono‐Exponential Model‐Based Diffusion‐Weighted Imaging for the Prediction of Prognostic Biomarkers and Molecular Subtypes of Breast Cancer Based on Radiomics.
    Zhang, Lan ; Zhou, Xin‐Xiang ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 58 (2023-11-01), Heft 5, S. 1590-1602
    Online academicJournal
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    Diagnosis of Benign and Malignant Breast Lesions on DCE-MRI by Using Radiomics and Deep Learning With Consideration of Peritumor Tissue.
    Zhou, Jiejie ; Zhang, Yang ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 50 (2019-11-01), Heft 5, S. N.PAG
    Online academicJournal
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    Comparison of MRI and CT‐Based Radiomics and Their Combination for Early Identification of Pathological Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Locally Advanced Gastric Cancer.
    Li, Jing ; Zhang, Hui‐ling ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 58 (2023-09-01), Heft 3, S. 907-923
    Online academicJournal
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    Multiparametric MR Imaging Radiomics Signatures for Assessing the Recurrence Risk of ER+/HER2− Breast Cancer Quantified With 21‐Gene Recurrence Score.
    Chen, Yang ; Tang, Wei ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 58 (2023-08-01), Heft 2, S. 444-453
    Online academicJournal
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    Evaluating Upstaging in Ductal Carcinoma In Situ Using Preoperative MRI‐Based Radiomics.
    Hong, Minping ; Fan, Sijia ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 58 (2023-08-01), Heft 2, S. 454-463
    Online academicJournal
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    Analysis of the Correlation and Prognostic Significance of Tertiary Lymphoid Structures in Breast Cancer: A Radiomics‐Clinical Integration Approach.
    Li, Kezhen ; Ji, Juan ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 59 (2024-04-01), Heft 4, S. 1206-1217
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    Four‐Dimensional Machine Learning Radiomics for the Pretreatment Assessment of Breast Cancer Pathologic Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Dynamic Contrast‐Enhanced MRI.
    Caballo, Marco ; Sanderink, Wendelien B. G. ; et al.
    In: Journal of Magnetic Resonance Imaging, Jg. 57 (2023), Heft 1, S. 97-110
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