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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:952103A European Cancer Image Platform Linked to Biological and Health Data for Next-Generation Artificial Intelligence and Precision Medicine in Oncology
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 ≠ KausalitätJede direkte Verbindung mit ihrem Beleg
Beziehungsbezeichnung und Evidenzklasse beschreiben die gesamte Aussage. Prüf den Quellbeleg, bevor du eine weitergehende Schlussfolgerung ziehst.
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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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→ForschungsoutputReproducible radiomics through automated machine learning validated on twelve clinical applications
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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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→ForschungsoutputSimulating dynamic tumor contrast enhancement in breast MRI using conditional generative adversarial networks
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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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→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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→AkteurSIEMENS HEALTHINEERS AG
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→AkteurSIEMENS HEALTHCARE GMBH
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→AkteurTMF - TECHNOLOGIE UND METHODENPLATTFORM FUR DIE VERNETZTE MEDIZINISCHE FORSCHUNG EV
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- 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
- 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
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