Detalles de la búsqueda
1.
Artificial intelligence-based differential diagnosis of orbital MALT lymphoma and IgG4 related ophthalmic disease using hematoxylin-eosin images.
Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol
; 2024 May 03.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-38700592
2.
Nodal infiltration in endometrial cancer: a prediction model using best subset regression.
Eur Radiol
; 2023 Oct 26.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-37882835
3.
Deep learning-based algorithm improved radiologists' performance in bone metastases detection on CT.
Eur Radiol
; 32(11): 7976-7987, 2022 Nov.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35394186
4.
Deep learning model for predicting gestational age after the first trimester using fetal MRI.
Eur Radiol
; 31(6): 3775-3782, 2021 Jun.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-33852048
5.
Editorial for "A Multiparametric MRI-based Radiomics Nomogram for Predicting Lymphovascular Space Invasion in Endometrial Carcinoma".
J Magn Reson Imaging
; 52(4): 1263-1264, 2020 10.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-32255527
6.
Adaptive Voxel Matching for Temporal CT Subtraction.
J Digit Imaging
; 33(6): 1543-1553, 2020 12.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-33025166
7.
Temporal subtraction of computed tomography images improves detectability of bone metastases by radiology residents.
Eur Radiol
; 29(12): 6439-6442, 2019 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-31273458
8.
CT temporal subtraction improves early detection of bone metastases compared to SPECT.
Eur Radiol
; 29(10): 5673-5681, 2019 Oct.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30888486
9.
Detection of suspected brain infarctions on CT can be significantly improved with temporal subtraction images.
Eur Radiol
; 29(2): 759-769, 2019 Feb.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30062525
10.
MRI-based Radiomics Models for Pretreatment Risk Stratification of Endometrial Cancer.
Radiology
; 305(2): 387-389, 2022 11.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35819329
11.
Emphysema Quantification Using Ultralow-Dose CT With Iterative Reconstruction and Filtered Back Projection.
AJR Am J Roentgenol
; 206(6): 1184-92, 2016 Jun.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-27058307
12.
Solitary pulmonary nodules: Comparison of dynamic first-pass contrast-enhanced perfusion area-detector CT, dynamic first-pass contrast-enhanced MR imaging, and FDG PET/CT.
Radiology
; 274(2): 563-75, 2015 Feb.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-25203128
13.
Asthma: comparison of dynamic oxygen-enhanced MR imaging and quantitative thin-section CT for evaluation of clinical treatment.
Radiology
; 273(3): 907-16, 2014 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-25102370
14.
Pulmonary 3 T MRI with ultrashort TEs: influence of ultrashort echo time interval on pulmonary functional and clinical stage assessments of smokers.
J Magn Reson Imaging
; 39(4): 988-97, 2014 Apr.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24123342
15.
Iterative reconstruction technique vs filter back projection: utility for quantitative bronchial assessment on low-dose thin-section MDCT in patients with/without chronic obstructive pulmonary disease.
Eur Radiol
; 24(8): 1860-7, 2014 Aug.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24838736
16.
Journal Club: Comparison of assessment of preoperative pulmonary vasculature in patients with non-small cell lung cancer by non-contrast- and 4D contrast-enhanced 3-T MR angiography and contrast-enhanced 64-MDCT.
AJR Am J Roentgenol
; 202(3): 493-506, 2014 Mar.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24555585
17.
Dynamic contrast-enhanced CT and MRI for pulmonary nodule assessment.
AJR Am J Roentgenol
; 202(3): 515-29, 2014 Mar.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24555587
18.
Emphysema quantification by combining percentage and size distribution of low-attenuation lung regions.
AJR Am J Roentgenol
; 202(5): W453-8, 2014 May.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24758680
19.
Development of Pericardial Fat Count Images Using a Combination of Three Different Deep-Learning Models: Image Translation Model From Chest Radiograph Image to Projection Image of Three-Dimensional Computed Tomography.
Acad Radiol
; 31(3): 822-829, 2024 Mar.
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| MEDLINE | ID: mdl-37914626
20.
Development and web deployment of prediction model for pulmonary arterial pressure in chronic thromboembolic pulmonary hypertension using machine learning.
PLoS One
; 19(4): e0300716, 2024.
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| MEDLINE | ID: mdl-38578764