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    Inter- and intra-observer variability of qualitative visual breast-composition assessment in mammography among Japanese physicians: a first multi-institutional observer performance study in Japan
    Koyama, Yoichi ; Nakashima, Kazuaki ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 31 (2024-07-01), Heft 4, S. 671-683
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Vision Transformers-Based Transfer Learning for Breast Mass Classification From Multiple Diagnostic Modalities
    Ayana, Gelan ; Choe, Se-woon
    In: Journal of Electrical Engineering & Technology, Jg. 19 (2024-07-01), Heft 5, S. 3391-3410
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Preliminary study of standardized semiquantitative method for ultrasonographic breast composition assessment
    Uematsu, Takayoshi ; Nakashima, Kazuaki ; et al.
    In: Journal of Medical Ultrasonics, 2024-05-03, S. 1-9
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    The effects of breast density on the benefits of mammograms with adjunctive ultrasonography in breast screening
    Nakamura, Akira ; Ohnuki, Koji ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 31 (2024-03-01), Heft 2, S. 228-233
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Rethinking screening mammography in Japan: next-generation breast cancer screening through breast awareness and supplemental ultrasonography
    Uematsu, Takayoshi
    In: Breast Cancer, Jg. 31 (2024), Heft 1, S. 24-30
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Deep learning model for predicting the presence of stromal invasion of breast cancer on digital breast tomosynthesis
    Shimokawa, Daiki ; Takahashi, Kengo ; et al.
    In: Radiological Physics and Technology, 2023-07-19, S. 1-8
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Validity of computed mean compressed fibroglandular tissue thickness and breast composition for stratification of masking risk in Japanese women
    Oiwa, Mikinao ; Suda, Namiko ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 30 (2023-07-01), Heft 4, S. 541-551
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Deep learning model for breast cancer diagnosis based on bilateral asymmetrical detection (BilAD) in digital breast tomosynthesis images
    Shimokawa, Daiki ; Takahashi, Kengo ; et al.
    In: Radiological Physics and Technology, Jg. 16 (2023-03-01), Heft 1, S. 20-27
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Association between mammographic breast composition and breast cancer risk among Japanese women: a retrospective cohort study
    Namba, Toshifumi ; Matsuda, Naoko ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 29 (2022-11-01), Heft 6, S. 978-984
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Prediction of breast cancer risk by automated volumetric breast density measurement
    Nara, Miyako ; Fujioka, Tomoyuki ; et al.
    In: Japanese Journal of Radiology: (formerly: Radiation Medicine), Jg. 41 (2023), Heft 1, S. 54-62
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Impact of artificial intelligence in breast cancer screening with mammography
    Dang, Lan-Anh ; Chazard, Emmanuel ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 29 (2022-11-01), Heft 6, S. 967-977
    academicJournal
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    Comparative study of the usefulness of adjunctive tomosynthesis in breast cancer screening by mammography and ultrasound in Japan
    Ban, Kanako ; Tsunoda, Hiroko ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 29 (2022-09-01), Heft 5, S. 790-795
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Sensitivity and specificity of screening mammography without clinical breast examination among Japanese women aged 40–49 years: analysis of data from the J-START results
    Uematsu, Takayoshi
    In: Breast Cancer, Jg. 29 (2022-09-01), Heft 5, S. 928-931
    academicJournal
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    Impact of background parenchymal enhancement levels on the diagnosis of contrast-enhanced digital mammography in evaluations of breast cancer: comparison with contrast-enhanced breast MRI
    Yuen, Sachiko ; Monzawa, Shuichi ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 29 (2022-07-01), Heft 4, S. 677-687
    academicJournal
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    Deep Learning-Based Computer-Aided Diagnosis Model for the Identification and Classification of Mammography Images
    Kumar, Sumit ; Bhupati ; et al.
    In: SN Computer Science, Jg. 4 (2023-09-01), Heft 5
    academicJournal
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    Performance analysis of screening mammography in Asian women under 40 years
    Kwon, Mi-ri ; Chang, Yoosoo ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 30 (2023-03-01), Heft 2, S. 241-248
    academicJournal
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    A machine learning model based on readers’ characteristics to predict their performances in reading screening mammograms
    Gandomkar, Ziba ; Lewis, Sarah J. ; et al.
    In: Breast Cancer, Jg. 29 (2022-07-01), Heft 4, S. 589-598
    academicJournal
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  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Data analysis of average glandular dose in mammography toward revision of the diagnostic reference level of Japan
    Negishi, Toru ; Koba, Yusuke ; et al.
    In: Radiological Physics and Technology, 2024-06-21, S. 1-5
    academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    Application of Semi-supervised Fuzzy Clustering Based on Knowledge Weighting and Cluster Center Learning to Mammary Molybdenum Target Image Segmentation
    Peng, Peng ; Wu, Danping ; et al.
    In: Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences, Jg. 16 (2024-03-01), Heft 1, S. 39-57
    academicJournal
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    Diagnostic reference levels (DRLs) for chest radiography, non-contrast head computed tomography and mammography examinations in Nigeria: review of national data
    Eze, Kenneth Chukwudi ; Uduma, Felix ; et al.
    In: Chinese Journal of Academic Radiology, Jg. 5 (2022-06-01), Heft 2, S. 99-106
    academicJournal
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