Detalles de la búsqueda
1.
Socioeconomic factors do not predict sleep apnea in a population sample from Mecklenburg-Western Pomerania, Germany.
Sleep Breath
; 27(2): 459-467, 2023 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35486311
2.
Automated MR-based lung volume segmentation in population-based whole-body MR imaging: correlation with clinical characteristics, pulmonary function testing and obstructive lung disease.
Eur Radiol
; 29(3): 1595-1606, 2019 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30151641
3.
Menopause Is Associated with Obstructive Sleep Apnea in a Population-Based Sample from Mecklenburg-Western Pomerania, Germany.
J Clin Med
; 12(6)2023 Mar 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36983104
4.
A deep cascaded segmentation of obstructive sleep apnea-relevant organs from sagittal spine MRI.
Int J Comput Assist Radiol Surg
; 16(4): 579-588, 2021 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33770362
5.
A deep learning framework for efficient analysis of breast volume and fibroglandular tissue using MR data with strong artifacts.
Int J Comput Assist Radiol Surg
; 14(10): 1627-1633, 2019 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30838510
6.
Procrustes-based geometric morphometrics on MRI images: An example of inter-operator bias in 3D landmarks and its impact on big datasets.
PLoS One
; 13(5): e0197675, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29787586
7.
An efficient level set method for simultaneous intensity inhomogeneity correction and segmentation of MR images.
Comput Med Imaging Graph
; 48: 9-20, 2016 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26741125
8.
A level set based framework for quantitative evaluation of breast tissue density from MRI data.
PLoS One
; 9(11): e112709, 2014.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-25422942
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