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18F-FDG-PET/CT in breast cancer imaging: Restaging and Implications for treatment decisions in a clinical practice setting
Acta oncologica, 2024-08, Vol.63 (1), p.669-677
2024
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Predicting pathological axillary lymph node status with ultrasound following neoadjuvant therapy for breast cancer
Breast cancer research and treatment, 2021-08, Vol.189 (1), p.131-144
2021
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Mammographic density in relation to breast cancer recurrence and survival in women receiving neoadjuvant chemotherapy
Frontiers in oncology, 2023-06, Vol.13, p.1177310-1177310
2023
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Retrospective validation study of an artificial neural network-based preoperative decision-support tool for noninvasive lymph node staging (NILS) in women with primary breast cancer (ISRCTN14341750)
BMC cancer, 2024-01, Vol.24 (1), p.86-86, Article 86
2024
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Mammographic density as an image-based biomarker of therapy response in neoadjuvant-treated breast cancer patients
Cancer causes & control, 2021-03, Vol.32 (3), p.251-260
2021
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Neoadjuvant breast cancer treatment response; tumor size evaluation through different conventional imaging modalities in the NeoDense study
Acta oncologica, 2020-12, Vol.59 (12), p.1528-1537
2020
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Mammographic density is a potential predictive marker of pathological response after neoadjuvant chemotherapy in breast cancer
BMC cancer, 2019-12, Vol.19 (1), p.1272-1272, Article 1272
2019
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Mammographic density changes during neoadjuvant breast cancer treatment: NeoDense, a prospective study in Sweden
Breast (Edinburgh), 2020-10, Vol.53, p.33-41
2020
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The implementation of NILS: A web-based artificial neural network decision support tool for noninvasive lymph node staging in breast cancer
Frontiers in oncology, 2023-03, Vol.13, p.1102254
2023
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The NILS Study Protocol: A Retrospective Validation Study of an Artificial Neural Network Based Preoperative Decision-Making Tool for Noninvasive Lymph Node Staging in Women with Primary Breast Cancer (ISRCTN14341750)
Diagnostics (Basel), 2022-02, Vol.12 (3), p.582
2022
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Noninvasive Staging of Lymph Node Status in Breast Cancer Using Machine Learning: External Validation and Further Model Development
JMIR cancer, 2023-01, Vol.9 (1), p.e46474-e46474
2023
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Deep learning analysis of serial digital breast tomosynthesis images in a prospective cohort of breast cancer patients who received neoadjuvant chemotherapy
European journal of radiology, 2024-09, Vol.178, p.111624, Article 111624
2024
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The implementation of a noninvasive lymph node staging
Breast cancer research and treatment, 2022-08, Vol.194 (3), p.577
2022
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The association between body mass index and pathological complete response in neoadjuvant-treated breast cancer patients
Acta oncologica, 2022-06, Vol.61 (6), p.731-737
2022
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The implementation of a noninvasive lymph node staging (NILS) preoperative prediction model is cost effective in primary breast cancer
Breast cancer research and treatment, 2022-08, Vol.194 (3), p.577-586
2022
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Abstract PO2-07-03: Retrospective Validation Study of an Artificial Neural Network-Based Preoperative Decision-Support Tool for Noninvasive Lymph Node Staging (NILS) in Women with Primary Breast Cancer (ISRCTN14341750)
Cancer research (Chicago, Ill.), 2024-05, Vol.84 (9_Supplement), p.PO2-07-03-PO2-07-03
2024
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Abstract P3-07-04: Effects of statin use on volumetric mammographic density: Results from the Karolinska mammography project for risk prediction of breast cancer (KARMA) study
Cancer research (Chicago, Ill.), 2015-05, Vol.75 (9_Supplement), p.P3-P3-07-04
2015
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Abstract P1-09-06: Save the breast after neoadjuvant therapy – identifying radiological and tumor related factors of importance for breast conserving surgery after neoadjuvant chemotherapy
Cancer research (Chicago, Ill.), 2023-03, Vol.83 (5_Supplement), p.P1-P1-09-06
2023
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Association between uterine artery Doppler blood flow changes and arterial wall elasticity in pregnant women
The journal of maternal-fetal & neonatal medicine, 2017-10, Vol.30 (19), p.2309-2314
2017
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Effects of statin use on volumetric mammographic density: results from the KARMA study
BMC cancer, 2015-05, Vol.15 (1), p.435-435, Article 435
2015
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