Radiogenomic classification of the 1p/19q status in presumed low-grade gliomas. - Sebastian R. van der Voort; Renske Gahrmann; Martin J. van den Bent; Arnaud J. P. E. Vincent; Wiro J. Niessen; Marion Smits; Stefan Klein 001 (ISBI, 2017)

WHO 2016 subtyping and automated segmentation of glioma using multi-task deep learning. - Sebastian R. van der Voort; Fatih Incekara; Maarten M. J. Wijnenga; Georgios Kapsas; Renske Gahrmann; Joost W. Schouten; Rishi Nandoe Tewarie; Geert J. Lycklama; Philip C. de Witt Hamer; Roelant S. Eijgelaar; Pim J. French; Hendrikus J. Dubbink; et al. (CoRR, 2020)

Reproducible radiomics through automated machine learning validated on twelve clinical applications. - Martijn P. A. Starmans; Sebastian R. van der Voort; Thomas Phil; Milea J. M. Timbergen; Melissa Vos; Guillaume A. Padmos; Wouter Kessels; David Hanff; Dirk J. Grünhagen; Cornelis Verhoef; Stefan Sleijfer; Martin J. van den Bent; et al. (CoRR, 2021)

Evaluating the Predictive Value of Glioma Growth Models for Low-Grade Glioma After Tumor Resection. - Karin A. van Garderen; Sebastian R. van der Voort; Maarten M. J. Wijnenga; Fatih Incekara; Ahmad Alafandi; Georgios Kapsas; Renske Gahrmann; Joost W. Schouten; Hendrikus J. Dubbink; Arnaud J. P. E. Vincent; Martin J. van den Bent; Pim J. French; et al. (IEEE Trans. Medical Imaging, 2024)