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    Generative adversarial network for glioblastoma ensures morphologic variations and improves diagnostic model for isocitrate dehydrogenase mutant type.
    Park, JE ; Eun, D ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 11 (2021-05-10), Heft 1, S. 9912
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    Machine learning reveals multimodal MRI patterns predictive of isocitrate dehydrogenase and 1p/19q status in diffuse low- and high-grade gliomas.
    Zhou, H ; Chang, K ; et al.
    In: Journal of neuro-oncology, Jg. 142 (2019-04-01), Heft 2, S. 299-307
    Online academicJournal
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    Radiomics-based machine learning methods for isocitrate dehydrogenase genotype prediction of diffuse gliomas.
    Wu, S ; Meng, J ; et al.
    In: Journal of cancer research and clinical oncology, Jg. 145 (2019-03-01), Heft 3, S. 543-550
    Online academicJournal
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    Unsupervised water scene dehazing network using multiple scattering model.
    An, S ; Huang, X ; et al.
    In: PloS one, Jg. 16 (2021-06-28), Heft 6, S. e0253214
    Online academicJournal
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    Statistical multiscale mapping of IDH1, MGMT, and microvascular proliferation in human brain tumors from multiparametric MR and spatially-registered core biopsy.
    Parker, JG ; Diller, EE ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 9 (2019-11-19), Heft 1, S. 17112
    Online academicJournal
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    IDH1 mutation prediction using MR-based radiomics in glioblastoma: comparison between manual and fully automated deep learning-based approach of tumor segmentation.
    Choi, Y ; Nam, Y ; et al.
    In: European journal of radiology, Jg. 128 (2020-07-01), S. 109031
    Online academicJournal
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    Machine learning-based quantitative texture analysis of conventional MRI combined with ADC maps for assessment of IDH1 mutation in high-grade gliomas.
    Alis, D ; Bagcilar, O ; et al.
    In: Japanese journal of radiology, Jg. 38 (2020-02-01), Heft 2, S. 135-143
    Online academicJournal
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    Highly time-resolved 4D MR angiography using golden-angle radial sparse parallel (GRASP) MRI.
    Goldman-Yassen, AE ; Raz, E ; et al.
    In: Scientific reports, Jg. 12 (2022-09-05), Heft 1, S. 15099
    Online academicJournal
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    Combined texture analysis of diffusion-weighted imaging with conventional MRI for non-invasive assessment of IDH1 mutation in anaplastic gliomas.
    Su, CQ ; Lu, SS ; et al.
    In: Clinical radiology, Jg. 74 (2019-02-01), Heft 2, S. 154
    Online academicJournal
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    MR-spectroscopic imaging of glial tumors in the spotlight of the 2016 WHO classification.
    Diamandis, E ; Gabriel, CPS ; et al.
    In: Journal of neuro-oncology, Jg. 139 (2018-09-01), Heft 2, S. 431-440
    Online academicJournal
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    Analysis of Cellular Feature Differences of Astrocytomas with Distinct Mutational Profiles Using Digitized Histopathology Images.
    Roy, M ; Wang, F ; et al.
    In: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference, Jg. 2018 (2018-07-01), S. 4644
    Online academicJournal
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    Single image dehazing by multi-scale fusion.
    Ancuti, CO ; Ancuti, C
    In: IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society, Jg. 22 (2013-08-01), Heft 8, S. 3271-82
    Online academicJournal
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    Whole-Tumor Histogram and Texture Analyses of DTI for Evaluation of IDH1 -Mutation and 1p/19q-Codeletion Status in World Health Organization Grade II Gliomas.
    Park, YW ; Han, K ; et al.
    In: AJNR. American journal of neuroradiology, Jg. 39 (2018-04-01), Heft 4, S. 693
    academicJournal
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    Underwater image enhancement by wavelength compensation and dehazing.
    Chiang, JY ; Chen, YC
    In: IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society, Jg. 21 (2012-04-01), Heft 4, S. 1756-69
    Online academicJournal
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    Volumetric quantification of glioblastoma: experiences with different measurement techniques and impact on survival.
    Henker, C ; Kriesen, T ; et al.
    In: Journal of neuro-oncology, Jg. 135 (2017-11-01), Heft 2, S. 391-402
    Online academicJournal
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    CNN color-coded difference maps accurately display longitudinal changes in liver MRI-PDFF.
    Hasenstab, K ; Cunha, GM ; et al.
    In: European radiology, Jg. 31 (2021-07-01), Heft 7, S. 5041-5049
    Online academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Current Landscape of Imaging and the Potential Role for Artificial Intelligence in the Management of COVID-19.
    Shaikh, F ; Andersen, MB ; et al.
    In: Current problems in diagnostic radiology, Jg. 50 (2021-05-01), Heft 3, S. 430
    Online academicJournal
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    Automated Cerebral Hemorrhage Detection Using RAPID.
    Heit, JJ ; Coelho, H ; et al.
    In: AJNR. American journal of neuroradiology, Jg. 42 (2021), Heft 2, S. 273
    academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    [Compliance of the normal-sized aorta in adolescents with Marfan syndrome: comparison of MR measurements of aortic distensibility and pulse wave velocity].
    Eichhorn, JG ; Krissak, R ; et al.
    In: RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin, Jg. 179 (2007-08-01), Heft 8, S. 841-6
    Online academicJournal
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  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    Fully automatic 3D segmentation of the thoracolumbar spinal cord and the vertebral canal from T2-weighted MRI using K-means clustering algorithm.
    Sabaghian, S ; Dehghani, H ; et al.
    In: Spinal cord, Jg. 58 (2020-07-01), Heft 7, S. 811
    Online academicJournal
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