Zobrazeno 1 - 10
of 196
pro vyhledávání: '"R. Woitek"'
Autor:
O. Abeyakoon, R. Woitek, M.G. Wallis, P.L. Moyle, S. Morscher, N. Dahlhaus, S.J. Ford, N.C. Burton, R. Manavaki, I.A. Mendichovszky, J. Joseph, I. Quiros-Gonzalez, S.E. Bohndiek, F.J. Gilbert
Publikováno v:
Photoacoustics, Vol 27, Iss , Pp 100383- (2022)
Combining optoacoustic (OA) imaging with ultrasound (US) enables visualisation of functional blood vasculature in breast lesions by OA to be overlaid with the morphological information of US. Here, we develop a simple OA feature set to differentiate
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/fcca803c47df42d589e702bd08ad4fd4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
C. McCague, S. Ramlee, M. Reinius, I. Selby, D. Hulse, P. Piyatissa, V. Bura, M. Crispin-Ortuzar, E. Sala, R. Woitek
Radiomics is a rapidly developing field of research focused on the extraction of quantitative features from medical images, thus converting these digital images into minable, high-dimensional data, which offer unique biological information that can e
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::546834dc9f9b834cc3c19fda18a09b8d
https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/348039
https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/348039
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
V, Romeo, P, Clauser, S, Rasul, P, Kapetas, P, Gibbs, P A T, Baltzer, M, Hacker, R, Woitek, T H, Helbich, K, Pinker
Publikováno v:
European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
Purpose To assess whether a radiomics and machine learning (ML) model combining quantitative parameters and radiomics features extracted from simultaneous multiparametric 18F-FDG PET/MRI can discriminate between benign and malignant breast lesions. M
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid________::0d271e9fb9df49e4902b961e546021a8
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34374796
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34374796