Detalles de la búsqueda
1.
An [18F]FDG PET/3D-ultrashort echo time MRI-based radiomics model established by machine learning facilitates preoperative assessment of lymph node status in non-small cell lung cancer.
Eur Radiol
; 34(1): 318-329, 2024 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37530809
2.
Predicting the grade of hepatocellular carcinoma based on non-contrast-enhanced MRI radiomics signature.
Eur Radiol
; 29(6): 2802-2811, 2019 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30406313
3.
[Quantitative analysis of hepatocellular carcinomas pathological grading in non-contrast magnetic resonance images].
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi
; 36(4): 581-589, 2019 Aug 25.
Artículo
en Zh
| MEDLINE | ID: mdl-31441258
4.
Radiologic and Clinicopathologic Findings of Inflammatory Myofibroblastic Tumor.
J Comput Assist Tomogr
; 41(1): 90-97, 2017 Jan.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27224222
5.
A pilot study using low-dose Spectral CT and ASIR (Adaptive Statistical Iterative Reconstruction) algorithm to diagnose solitary pulmonary nodules.
BMC Med Imaging
; 15: 54, 2015 Nov 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26576676
6.
Radiologic and clinicopathologic findings of peripheral primitive neuroectodermal tumors.
Acta Radiol
; 56(7): 820-8, 2015 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25073463
7.
[The best noise index combined with ASIR weighting selection in low-dose chest scanning].
Zhonghua Yi Xue Za Zhi
; 95(37): 3041-4, 2015 Oct 06.
Artículo
en Zh
| MEDLINE | ID: mdl-26814087
8.
Radiomics analysis of intratumoral and different peritumoral regions from multiparametric MRI for evaluating HER2 status of breast cancer: A comparative study.
Heliyon
; 10(7): e28722, 2024 Apr 15.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38623231
9.
Clinical study on the prediction of ALN metastasis based on intratumoral and peritumoral DCE-MRI radiomics and clinico-radiological characteristics in breast cancer.
Front Oncol
; 14: 1357145, 2024.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38567148
10.
Localization and evaluation of sentinel lymph node in breast cancer from computed tomographic lymphography.
J Comput Assist Tomogr
; 35(3): 367-74, 2011.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-21586933
11.
MiR-20a-5p functions as a potent tumor suppressor by targeting PPP6C in acute myeloid leukemia.
PLoS One
; 16(9): e0256995, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34587164
12.
Radiomics Signatures Based on Multiparametric MRI for the Preoperative Prediction of the HER2 Status of Patients with Breast Cancer.
Acad Radiol
; 28(10): 1352-1360, 2021 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32709582
13.
Annotation-efficient deep learning for automatic medical image segmentation.
Nat Commun
; 12(1): 5915, 2021 10 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34625565
14.
[Value of diffusion weighted imaging (DWI) in evaluating early response to neoadjuvant chemotherapy in locally advanced breast cancer].
Zhonghua Zhong Liu Za Zhi
; 32(5): 377-81, 2010 May.
Artículo
en Zh
| MEDLINE | ID: mdl-20723438
15.
[Value of dynamic contrast-enhanced MRI in assessment of early response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer].
Zhonghua Zhong Liu Za Zhi
; 32(7): 539-43, 2010 Jul.
Artículo
en Zh
| MEDLINE | ID: mdl-21029700
16.
Preoperative Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Carcinoma Using Radiomics Features Based on the Fat-Suppressed T2 Sequence.
Acad Radiol
; 27(9): 1217-1225, 2020 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31879160
17.
Mammography-based radiomics nomogram: a potential biomarker to predict axillary lymph node metastasis in breast cancer.
Br J Radiol
; 93(1111): 20191019, 2020 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32401540
18.
Radiological and clinical findings in sclerosing adenosis of the breast.
Medicine (Baltimore)
; 98(39): e17061, 2019 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31574804
19.
Evaluating the HER-2 status of breast cancer using mammography radiomics features.
Eur J Radiol
; 121: 108718, 2019 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31711023
20.
Fully Convolutional DenseNet with Multiscale Context for Automated Breast Tumor Segmentation.
J Healthc Eng
; 2019: 8415485, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30774849