Detalles de la búsqueda
1.
Breast MRI Background Parenchymal Enhancement Categorization Using Deep Learning: Outperforming the Radiologist.
J Magn Reson Imaging
; 56(4): 1068-1076, 2022 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35167152
2.
The impact of scaling up access to treatment and imaging modalities on global disparities in breast cancer survival: a simulation-based analysis.
Lancet Oncol
; 22(9): 1301-1311, 2021 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34416159
3.
Tumor-Nipple Distance of ≥ 1 cm Predicts Negative Nipple Pathology After Neoadjuvant Chemotherapy.
Ann Surg Oncol
; 28(11): 6024-6029, 2021 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33866472
4.
A machine learning model that classifies breast cancer pathologic complete response on MRI post-neoadjuvant chemotherapy.
Breast Cancer Res
; 22(1): 57, 2020 05 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32466777
5.
Ultrafast dynamic contrast-enhanced breast MRI may generate prognostic imaging markers of breast cancer.
Breast Cancer Res
; 22(1): 58, 2020 05 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32466799
6.
Harmonization of Quantitative Parenchymal Enhancement in T1 -Weighted Breast MRI.
J Magn Reson Imaging
; 52(5): 1374-1382, 2020 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32491246
7.
Differentiation between subcentimeter carcinomas and benign lesions using kinetic parameters derived from ultrafast dynamic contrast-enhanced breast MRI.
Eur Radiol
; 30(2): 756-766, 2020 Feb.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31468162
8.
Characterization of Sub-1 cm Breast Lesions Using Radiomics Analysis.
J Magn Reson Imaging
; 50(5): 1468-1477, 2019 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30916835
9.
Quantitative imaging features of pretreatment CT predict volumetric response to chemotherapy in patients with colorectal liver metastases.
Eur Radiol
; 29(1): 458-467, 2019 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29922934
10.
Breast implant-associated anaplastic large cell lymphoma: Clinical and imaging findings at a large US cancer center.
Breast J
; 25(1): 69-74, 2019 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30521149
11.
Apparent diffusion coefficient in estrogen receptor-positive and lymph node-negative invasive breast cancers at 3.0T DW-MRI: A potential predictor for an oncotype Dx test recurrence score.
J Magn Reson Imaging
; 47(2): 401-409, 2018 02.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28640531
12.
Background, current role, and potential applications of radiogenomics.
J Magn Reson Imaging
; 47(3): 604-620, 2018 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29095543
13.
Contralateral parenchymal enhancement on dynamic contrast-enhanced MRI reproduces as a biomarker of survival in ER-positive/HER2-negative breast cancer patients.
Eur Radiol
; 28(11): 4705-4716, 2018 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29736850
14.
Using computer-extracted image phenotypes from tumors on breast magnetic resonance imaging to predict breast cancer pathologic stage.
Cancer
; 122(5): 748-57, 2016 Mar 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26619259
15.
Multicentric Cancer Detected at Breast MR Imaging and Not at Mammography: Important or Not?
Radiology
; 279(2): 378-84, 2016 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26605912
16.
MR Imaging Radiomics Signatures for Predicting the Risk of Breast Cancer Recurrence as Given by Research Versions of MammaPrint, Oncotype DX, and PAM50 Gene Assays.
Radiology
; 281(2): 382-391, 2016 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27144536
17.
Breast cancer molecular subtype classifier that incorporates MRI features.
J Magn Reson Imaging
; 44(1): 122-9, 2016 07.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26756416
18.
Incidence of Internal Mammary Lymph Nodes with Silicone Breast Implants at MR Imaging after Oncoplastic Surgery.
Radiology
; 277(2): 381-7, 2015 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26098457
19.
Breast cancer subtype intertumor heterogeneity: MRI-based features predict results of a genomic assay.
J Magn Reson Imaging
; 42(5): 1398-406, 2015 Nov.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25850931
20.
Role of MR Imaging and FDG PET/CT in Selection and Follow-up of Patients Treated with Pelvic Exenteration for Gynecologic Malignancies.
Radiographics
; 35(4): 1295-313, 2015.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26172364