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EuCanImage · A European Cancer Image Platform Linked to Biological and Health Data for Next-Generation Artificial Intelligence and Precision Medicine in Oncology

cordis:952103

A European Cancer Image Platform Linked to Biological and Health Data for Next-Generation Artificial Intelligence and Precision Medicine in Oncology

Entitätstyp · ProjektÖffentliches Dossier · indexierbar01. Okt. 2026, 06:36

Identität reicht nur so weit wie die veröffentlichte stabile Kennung oder ausdrückliche Zuordnung. Ähnliche Namen werden nicht zusammengeführt. Fehlende Verbindungen bedeuten: in den begrenzten Quellen nicht beobachtet – nicht in Wirklichkeit abwesend.

Identität ≠ Namensähnlichkeit · Kante ≠ Kausalität
122direkte belegte Verbindungen
122Kanten mit exakter Kennung
123referenzierte Quellstände
8veröffentlichte Attribute
EIN-HOP-EVIDENZ

Jede direkte Verbindung mit ihrem Beleg

Beziehungsbezeichnung und Evidenzklasse beschreiben die gesamte Aussage. Prüf den Quellbeleg, bevor du eine weitergehende Schlussfolgerung ziehst.

Exakte Kennungedge:project-output:952103:02413dabd9fc7cad58f8bb10
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ForschungsoutputGlossary on common definitions across EU privacy and data security laws
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ForschungsoutputOptimization of Preoperative Lymph Node Staging in Patients with Muscle-Invasive Bladder Cancer Using Radiomics on Computed Tomography
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ForschungsoutputEvaluating the Predictive Value of Glioma Growth Models for Low-Grade Glioma After Tumor Resection
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ForschungsoutputBezierGAN - Synthetic breast mass ROI generator using arbitrary Bezier curves
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ForschungsoutputInvestigation of the added value of CT-based radiomics in predicting the development of brain metastases in patients with radically treated stage III NSCLC
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ForschungsoutputPreoperative Classification of Peripheral Nerve Sheath Tumors on MRI Using Radiomics
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ForschungsoutputFederated Learning for Multi-Center Imaging Diagnostics: A Study in Cardiovascular Disease
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ForschungsoutputHigh-resolution synthesis of high-density breast mammograms: Application to improved fairness in deep learning based mass detection
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ForschungsoutputRadiomic Applications on Digital Breast Tomosynthesis of BI-RADS Category 4 Calcifications Sent for Vacuum-Assisted Breast Biopsy
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ForschungsoutputReproducibility and accuracy of non-contrast abbreviated magnetic resonance imaging of the liver in surveillance for early recurrence for hepatocellular carcinoma in a Western population: a multi-reader study
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ForschungsoutputLeveraging epistemic uncertainty to improve tumour segmentation in breast MRI: an exploratory analysis
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ForschungsoutputAttention-Based Deep Learning System for Classification of Breast Lesions—Multimodal, Weakly Supervised Approach
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ForschungsoutputVirtual environment for building flexible AI solutions
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ForschungsoutputA review in radiomics: Making personalized medicine a reality via routine imaging
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ForschungsoutputStandardisation of cancer image data and features
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ForschungsoutputRevisiting Skin Tone Fairness in Dermatological Lesion Classification
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ForschungsoutputAn automated machine learning framework to optimize radiomics model construction validated on twelve clinical applications
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ForschungsoutputCatalogue populated with EuCanImage metadata
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ForschungsoutputMitigating annotation shift in cancer classification using single-image generative models
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ForschungsoutputA study on the role of radiomics feature stability in predicting breast cancer subtypes
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ForschungsoutputData preparation for artificial intelligence in medical imaging: A comprehensive guide to open-access platforms and tools
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ForschungsoutputVisual identity, project website and EuCanImage video
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ForschungsoutputMRI-Based Radiomics Analysis for the Pretreatment Prediction of Pathologic Complete Tumor Response to Neoadjuvant Systemic Therapy in Breast Cancer Patients: A Multicenter Study
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ForschungsoutputTowards Texture Accurate Slice Interpolation of Medical Images Using PixelMiner
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ForschungsoutputBlock-chain based distributed learning and AI passport
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ForschungsoutputThe application of a workflow integrating the variable reproducibility and harmonizability of radiomic features on a phantom dataset
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ForschungsoutputData synthesis and adversarial networks: A review and meta-analysis in cancer imaging
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ForschungsoutputDCGAN Model for Mammogram Calcification Region of Interest Generation (Trained on INbreast)
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ForschungsoutputSynthetic data for privacy-preserving deep-learning in mammography
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ForschungsoutputPre- to post-contrast breast MRI synthesis for enhanced tumour segmentation
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ForschungsoutputMEDIGAN MODEL UPLOAD: 00021_CYCLEGAN_Brain_MRI_T1_T2
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ForschungsoutputWhite paper on FUTURE Guiding Principles for AI in cancer imaging
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ForschungsoutputFat-Suppressed Breast MRI Synthesis for Domain Adaptation in Tumour Segmentation
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ForschungsoutputData repository for cancer imaging
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ForschungsoutputDCGAN Model for Mammogram MASS Patch Generation (Trained on BCDR)
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ForschungsoutputConsensus document with assessment metrics, criteria and procedures
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ForschungsoutputFUTURE-AI: international consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare
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ForschungsoutputDomain generalization in deep learning based mass detection in mammography: A large-scale multi-center study
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ForschungsoutputEthics of AI in Radiology: A Review of Ethical and Societal Implications
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ForschungsoutputExploratory Radiomic Analysis of Conventional vs. Quantitative Brain MRI: Toward Automatic Diagnosis of Early Multiple Sclerosis
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ForschungsoutputGuidelines of ethics and social implications of AI in oncologic imaging
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ForschungsoutputMSCDA: Multi-level semantic-guided contrast improves unsupervised domain adaptation for breast MRI segmentation in small datasets
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ForschungsoutputMethods to assess errors and procedures to address uncertainty
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ForschungsoutputMachine learning-based combined nomogram for predicting the risk of pulmonary invasive fungal infection in severely immunocompromised patients
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ForschungsoutputCYCLEGAN Model for Mammogram Low-to-High Breast Density Translation ONLY CC (Trained on CSAW)
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ForschungsoutputA prospectively validated prognostic model for patients with locally advanced squamous cell carcinoma of the head and neck based on radiomics of computed tomography images
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ForschungsoutputA Prospectively Validated Prognostic Model for Patients with Locally Advanced Squamous Cell Carcinoma of the Head and Neck Based on Radiomics of Computed Tomography Images
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ForschungsoutputStructural and functional radiomics for lung cancer
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ForschungsoutputMachine learning methods to predict mechanical ventilation and mortality in patients with COVID-19
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ForschungsoutputThe Erasmus Glioma Database (EGD): Structural MRI scans, WHO 2016 subtypes, and segmentations of 774 patients with glioma
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ForschungsoutputArtificial Intelligence for breast cancer detection: Technology, challenges, and prospects
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ForschungsoutputPIX2PIX (BezierGAN) Model for Mammogram MASS with MASK Patch Generation (Trained on BCDR)
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ForschungsoutputReproducible radiomics through automated machine learning validated on twelve clinical applications.
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ForschungsoutputTowards Learning Contrast Kinetics with Multi-condition Latent Diffusion Models
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ForschungsoutputMICCAI 2024 AFRICAI Imaging Repository White Paper
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ForschungsoutputA large-scale multicenter breast cancer DCE-MRI benchmark dataset with expert segmentations
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ForschungsoutputOn Differentially Private 3D Medical Image Synthesis with Controllable Latent Diffusion Models
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ForschungsoutputEl uso secundario de datos de salud electrónicos
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ForschungsoutputCYCLEGAN Model for Mammogram Low-to-High Breast Density Translation (Trained on BCDR)
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ForschungsoutputCycle-Consistent Generative Adversarial Network: Effect on Radiation Dose Reduction and Image Quality Improvement in Ultralow-Dose CT for Evaluation of Pulmonary Tuberculosis
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ForschungsoutputLayer Ensembles: A Single-Pass Uncertainty Estimation in Deep Learning for Segmentation
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ForschungsoutputMachine learning for grading and prognosis of esophageal dysplasia using mass spectrometry and histological imaging
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ForschungsoutputAssessing Cancer Presence in Prostate MRI Using Multi-Encoder Cross-Attention Networks
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ForschungsoutputThe Effects of In-Plane Spatial Resolution on CT-Based Radiomic Features’ Stability with and without ComBat Harmonization
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ForschungsoutputBCLC strategy for prognosis prediction and treatment recommendation: The 2022 update
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ForschungsoutputMaking Radiomics More Reproducible across Scanner and Imaging Protocol Variations: A Review of Harmonization Methods
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ForschungsoutputTransparency of deep neural networks for medical image analysis
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ForschungsoutputDeep learning based identification of bone scintigraphies containing metastatic bone disease foci
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Forschungsoutputmedigan: a Python library of pretrained generative models for medical image synthesis
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ForschungsoutputFUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging
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ForschungsoutputDevelopment of a clinical decision support system for severity risk prediction and triage of COVID-19 patients at hospital admission: an international multicentre study
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ForschungsoutputSharing generative models instead of private data: a simulation study on mammography patch classification
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ForschungsoutputHypoxia PET Imaging with [18F]-HX4—A Promising Next-Generation Tracer
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ForschungsoutputEvaluation of Diagnostic Accuracy of Preoperative CT-Based Radiomics in Primary Retroperitoneal Sarcoma
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ForschungsoutputEvidence and choice: The BCLC vision for tailoring clinical decision-making
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ForschungsoutputFederated nnU-Net for privacy-preserving medical image segmentation
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ForschungsoutputWGAN-GP Model for Mammogram Mass Region of Interest Generation (Trained on BCDR)
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ForschungsoutputPreoperative Classification of Peripheral Nerve Sheath Tumors on MRI Using Radiomics
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Exakte Kennungedge:project-output:952103:a19dd3761e68344668e6d58e
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ForschungsoutputReproducible radiomics through automated machine learning validated on twelve clinical applications
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Exakte Kennungedge:project-output:952103:a1d7f4f699439e631ad4541b
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ForschungsoutputAn artificial intelligence framework integrating longitudinal electronic health records with real-world data enables continuous pan-cancer prognostication
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Exakte Kennungedge:project-output:952103:a54f12bf0400adc60cce90d5
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ForschungsoutputSimulating dynamic tumor contrast enhancement in breast MRI using conditional generative adversarial networks
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Exakte Kennungedge:project-output:952103:a74bb1d75b1961974be2d062
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ForschungsoutputReply to Orlhac, F.; Buvat, I. Comment on “Ibrahim et al. The Effects of In-Plane Spatial Resolution on CT-Based Radiomic Features’ Stability with and without ComBat Harmonization. Cancers 2021, 13, 1848”
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Exakte Kennungedge:project-output:952103:a76815c498fdc29378bf3467
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ForschungsoutputPrognostic and Predictive Value of Integrated Qualitative and Quantitative Magnetic Resonance Imaging Analysis in Glioblastoma
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ForschungsoutputNon-invasive imaging prediction of tumor hypoxia: A novel developed and externally validated CT and FDG-PET-based radiomic signatures
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ForschungsoutputFederated learning for multi-center imaging diagnostics: a simulation study in cardiovascular disease
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ForschungsoutputExternal validation of a radiomic signature to predict p16 (HPV) status from standard CT images of anal cancer patients
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ForschungsoutputCombined molecular subtyping, grading, and segmentation of glioma using multi-task deep learning
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ForschungsoutputBreast radiotherapy planning: A decision‐making framework using deep learning
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Forschungsoutputmedigan: Synthetic Medical Data From Pretrained Generative Models
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Forschungsoutputsj-docx-1-tam-10.1177_17588359221116605 – Supplemental material for Investigation of the added value of CT-based radiomics in predicting the development of brain metastases in patients with radically treated stage III NSCLC
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ForschungsoutputEnhancing the Utility of Privacy-Preserving Cancer Classification Using Synthetic Data
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ForschungsoutputTransparency of deep neural networks for medical image analysis: A review of interpretability methods
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ForschungsoutputA Fully Automatic AI-based CT Image Analysis System for Accurate Detection, Diagnosis, and Quantitative Severity Evaluation of Pulmonary Tuberculosis
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ForschungsoutputEvaluation of OMOP CDM, i2b2 and ICGC ARGO for supporting data harmonization in a breast cancer use case of a multicentric European AI project
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ForschungsoutputHow the world of biobanking is changing with artificial intelligence
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ForschungsoutputReconciling the biomedical data commons and the GDPR: three lessons from the EUCAN ELSI collaboratory
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ForschungsoutputDifferential Diagnosis and Molecular Stratification of Gastrointestinal Stromal Tumors on CT Images Using a Radiomics Approach
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ForschungsoutputDeep learning based identification of bone scintigraphies containing metastatic bone disease foci
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ForschungsoutputFrom hand-crafted radiomics to deep learning: evaluating breast cancer classification methods in mammograms
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ForschungsoutputCost-effectiveness analysis of artificial intelligence (AI) for response prediction of neoadjuvant radio(chemo)therapy in locally advanced rectal cancer (LARC) in the Netherlands
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ForschungsoutputBridging the European Data Sharing Divide in Genomic Science
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ForschungsoutputReproducibility of CT-Based Hepatocellular Carcinoma Radiomic Features across Different Contrast Imaging Phases: A Proof of Concept on SORAMIC Trial Data
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ForschungsoutputCost-effectiveness analysis of artificial intelligence (AI) in earlier detection of liver lesions in cirrhotic patients at risk of hepatocellular carcinoma in Italy
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ForschungsoutputStacked BCDU-Net with Semantic CMR Synthesis: Application to Myocardial Pathology Segmentation Challenge
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ForschungsoutputESR Essentials: how to get to valuable radiology AI: the role of early health technology assessment—practice recommendations by the European Society of Medical Imaging Informatics
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ForschungsoutputA fully automatic artificial intelligence–based CT image analysis system for accurate detection, diagnosis, and quantitative severity evaluation of pulmonary tuberculosis
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ForschungsoutputAdditional file 1 of Deep learning based identification of bone scintigraphies containing metastatic bone disease foci
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ForschungsoutputCYCLEGAN Model for Mammogram Low-to-High Breast Density Translation ONLY CC (Trained on OPTIMAM)
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ForschungsoutputThe WORC database: MRI and CT scans, segmentations, and clinical labels for 930 patients from six radiomics studies
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ForschungsoutputNext-gen OpenEBench: A technical overhaul for the ELIXIR benchmarking platform. The power of modularity, TypeScript and enhanced UI
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ForschungsoutputASO Visual Abstract: Evaluation of Diagnostic Accuracy of Preoperative CT-based Radiomics in Primary Retroperitoneal Sarcoma
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ForschungsoutputGlossary on common definitions across EU privacy and data security laws (V1.0)
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ForschungsoutputSegmentation variability and radiomics stability for predicting triple-negative breast cancer subtype using magnetic resonance imaging
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ForschungsoutputNew implementation of data standards for AI in oncology: Experience from the EuCanImage project
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ForschungsoutputModeling-Based Decision Support System for Radical Prostatectomy Versus External Beam Radiotherapy for Prostate Cancer Incorporating an In Silico Clinical Trial and a Cost–Utility Study
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ForschungsoutputRevisiting Skin Tone Fairness in Dermatological Lesion Classification
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ForschungsoutputA Review of Generative Adversarial Networks in Cancer Imaging: New Applications, New Solutions
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ForschungsoutputC-DCGAN Model for Mammogram MASS Patch Generation Conditioned on Biopsy Proven Malignancy Status (Trained on CBIS-DDSM)
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ForschungsoutputInvestigation of the added value of CT-based radiomics in predicting the development of brain metastases in patients with radically treated stage III NSCLC
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Exakte Kennungclaim:funding:952103:879902036
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AkteurSIEMENS HEALTHINEERS AG
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Exakte Kennungclaim:funding:952103:927325239
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AkteurSIEMENS HEALTHCARE GMBH
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Exakte Kennungclaim:funding:952103:984108457
Beziehungnimmt teil an
AkteurTMF - TECHNOLOGIE UND METHODENPLATTFORM FUR DIE VERNETZTE MEDIZINISCHE FORSCHUNG EV
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VERÖFFENTLICHTE ATTRIBUTE

Felder, die an dieser Identität bleiben

Attribute sind beschreibende Quellfelder. Sie erzeugen keine datensatzübergreifende Identität, solange eine Kante diesen Join nicht ausdrücklich ausweist.

Acronym
EuCanImage
Code
952103
End Date
2025-09-30
Framework Programme
H2020
Funding
Currency: EUR · German Net Eu Contribution Cents: 61420375 · Participant Edge Count: 3 · Status: linked
Knowledge Flow
Citing Country Count: 142 · Citing Institution Count: 8077 · Distinct Citing Work Count: 9341 · First Observed Citation Date: 2020-01-01 · Last Observed Citation Date: 2026-09-25 · Observed Citation Edge Count: 9889 · Status: full_input_observation
Research
Citation Data Output Count: 178 · Cited Output Count: 106 · First Publication Date: 2020-05-07 · Last Publication Date: 2026-01-13 · Open Access Output Count: 169 · Output Count: 178 · Status: linked · Total Citations: 8123
Start Date
2020-10-01
PROVENIENZ

Prüf die Quellstände

Ein Quellstand beschreibt, was zum Abrufzeitpunkt verfügbar war. Korrekturen und spätere Veröffentlichungen können künftige Beobachtungen verändern.

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