Detalles de la búsqueda
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Outcomes of solid palpable masses assessed as BI-RADS 3 or 4A: a retrospective review.
Breast Cancer Res Treat
; 147(2): 311-6, 2014 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25151294
2.
Digital breast tomosynthesis: observer performance of clustered microcalcification detection on breast phantom images acquired with an experimental system using variable scan angles, angular increments, and number of projection views.
Radiology
; 273(3): 675-85, 2014 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25007048
3.
Breast mass characterization using 3-dimensional automated ultrasound as an adjunct to digital breast tomosynthesis: a pilot study.
J Ultrasound Med
; 32(1): 93-104, 2013 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23269714
4.
Triple receptor-negative breast cancer: imaging and clinical characteristics.
AJR Am J Roentgenol
; 199(2): 458-64, 2012 Aug.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22826413
5.
Similarity evaluation in a content-based image retrieval (CBIR) CADx system for characterization of breast masses on ultrasound images.
Med Phys
; 38(4): 1820-31, 2011 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-21626916
6.
Computerized image analysis: texture-field orientation method for pectoral muscle identification on MLO-view mammograms.
Med Phys
; 37(5): 2289-99, 2010 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20527563
7.
Dynamic multiple thresholding breast boundary detection algorithm for mammograms.
Med Phys
; 37(1): 391-401, 2010 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-20175501
8.
Treatment response assessment of breast masses on dynamic contrast-enhanced magnetic resonance scans using fuzzy c-means clustering and level set segmentation.
Med Phys
; 36(11): 5052-63, 2009 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-19994516
9.
A new automated method for the segmentation and characterization of breast masses on ultrasound images.
Med Phys
; 36(5): 1553-65, 2009 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-19544771
10.
Deep Learning Approach for Assessment of Bladder Cancer Treatment Response.
Tomography
; 5(1): 201-208, 2019 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30854458
11.
Suspicious breast lesions: assessment of 3D Doppler US indexes for classification in a test population and fourfold cross-validation scheme.
Radiology
; 249(2): 463-70, 2008 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-18936310
12.
Computer-aided detection systems for breast masses: comparison of performances on full-field digital mammograms and digitized screen-film mammograms.
Acad Radiol
; 14(6): 659-69, 2007 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-17502255
13.
Urinary bladder cancer staging in CT urography using machine learning.
Med Phys
; 44(11): 5814-5823, 2017 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28786480
14.
Bladder Cancer Treatment Response Assessment in CT using Radiomics with Deep-Learning.
Sci Rep
; 7(1): 8738, 2017 08 18.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28821822
15.
Characterization of Breast Masses in Digital Breast Tomosynthesis and Digital Mammograms: An Observer Performance Study.
Acad Radiol
; 24(11): 1372-1379, 2017 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28647388
16.
Bladder Cancer Segmentation in CT for Treatment Response Assessment: Application of Deep-Learning Convolution Neural Network-A Pilot Study.
Tomography
; 2(4): 421-429, 2016 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28105470
17.
Computerized nipple identification for multiple image analysis in computer-aided diagnosis.
Med Phys
; 31(10): 2871-82, 2004 Oct.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-15543797
18.
Computerized characterization of breast masses on three-dimensional ultrasound volumes.
Med Phys
; 31(4): 744-54, 2004 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-15124991
19.
An observer study comparing spot imaging regions selected by radiologists and a computer for an automated stereo spot mammography technique.
Med Phys
; 31(6): 1558-67, 2004 Jun.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-15259660
20.
Digital breast tomosynthesis: studies of the effects of acquisition geometry on contrast-to-noise ratio and observer preference of low-contrast objects in breast phantom images.
Phys Med Biol
; 59(19): 5883-902, 2014 Oct 07.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-25211509