Detalles de la búsqueda
1.
The Image Biomarker Standardization Initiative: Standardized Quantitative Radiomics for High-Throughput Image-based Phenotyping.
Radiology
; 295(2): 328-338, 2020 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32154773
2.
Test-Retest Repeatability of Patlak Slopes versus Standardized Uptake Values for Hypermetabolic Lesions and Normal Organs in an Oncologic PET/CT Population.
Mol Imaging Biol
; 26(2): 284-293, 2024 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38466523
3.
Patlak Slope versus Standardized Uptake Value Image Quality in an Oncologic PET/CT Population: A Prospective Cross-Sectional Study.
Diagnostics (Basel)
; 14(9)2024 Apr 24.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38732298
4.
Standardized Radiomics Analysis of Clinical Myocardial Perfusion Stress SPECT Images to Identify Coronary Artery Calcification.
Cureus
; 15(8): e43343, 2023 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37700937
5.
Deep learning and radiomics framework for PSMA-RADS classification of prostate cancer on PSMA PET.
EJNMMI Res
; 12(1): 76, 2022 Dec 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36580220
6.
Lung Cancer Recurrence Risk Prediction through Integrated Deep Learning Evaluation.
Cancers (Basel)
; 14(17)2022 Aug 27.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36077686
7.
Voxel-based partial volume correction of PET images via subtle MRI guided non-local means regularization.
Phys Med
; 89: 129-139, 2021 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34365117
8.
Multi-Level Multi-Modality Fusion Radiomics: Application to PET and CT Imaging for Prognostication of Head and Neck Cancer.
IEEE J Biomed Health Inform
; 24(8): 2268-2277, 2020 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31804945
9.
Next-Generation Radiogenomics Sequencing for Prediction of EGFR and KRAS Mutation Status in NSCLC Patients Using Multimodal Imaging and Machine Learning Algorithms.
Mol Imaging Biol
; 22(4): 1132-1148, 2020 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32185618
10.
A physics-guided modular deep-learning based automated framework for tumor segmentation in PET.
Phys Med Biol
; 65(24): 245032, 2020 12 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32235059
11.
Machine Learning Methods for Optimal Radiomics-Based Differentiation Between Recurrence and Inflammation: Application to Nasopharyngeal Carcinoma Post-therapy PET/CT Images.
Mol Imaging Biol
; 22(3): 730-738, 2020 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31338709
12.
Prognostic modeling for patients with colorectal liver metastases incorporating FDG PET radiomic features.
Eur J Radiol
; 113: 101-109, 2019 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30927933
13.
Practical no-gold-standard evaluation framework for quantitative imaging methods: application to lesion segmentation in positron emission tomography.
J Med Imaging (Bellingham)
; 4(1): 011011, 2017 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28331883
14.
Generalized PSF modeling for optimized quantitation in PET imaging.
Phys Med Biol
; 62(12): 5149-5179, 2017 Jun 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28338471
15.
A novel metric for quantification of homogeneous and heterogeneous tumors in PET for enhanced clinical outcome prediction.
Phys Med Biol
; 61(1): 227-42, 2016 Jan 07.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26639024
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