Radiologie

Doç. Dr. İlker Özgür Koska

Praticien et chercheur Acıbadem Kent Hastanesi (İzmir) İzmir
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CV

Formation et expérience

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Expérience

  • 2025Acıbadem Sağlık Grubuacibadem.com.tr
  • 2024Doç Dr , Radyoloji. SBIJ İzmir Tıp Fakültesi. Behçet Uz EAH Radyoloji Bölümüacibadem.com.tr
  • 2019 - 2020Pediatrik Radyoloji Bölüm Sorumlusu. Afyon SBÜacibadem.com.tr

Formation

  • 2024Ph.D. Mühendislik Fakültesi Biyomedikal Teknolojiler Bölümü. Dokuz Eylül Üniversitesi. İzmir, Digeracibadem.com.tr
  • 2018Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi, Pediyatrik Radyoloji, Üst Uzmanlıkacibadem.com.tr
  • 2017Nöroradyoloji Yan dal sertifikası. Türk Nöroradyoloji Derneği, Digeracibadem.com.tr
  • 2007Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi, Radyoloji, Uzmanlıkacibadem.com.tr
  • 2002Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi, Üniversiteacibadem.com.tr

Confiance

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  • SpécialitéRadiologieacibadem.com.trD’après la source
  • ÉtablissementAcıbadem Kent Hastanesi (İzmir)acibadem.com.trD’après la source
  • Publications10 publicationspage de profil sur acibadem.com.trD’après la source
  • Dernière synchronisation4 novembre 2026 21:11https://www.acibadem.com.tr/doktor/ilker-ozgur-koska/acibadem.com.tr

Travaux scientifiques

Publications

10 publications

  1. Letter to the Editör: 'Radiomics in differential diagnosis oT Wilms turnor and neııroblastoma with adrenal location in children

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  2. End-to-end deep learning patient level classifıcation of afTected territory ofischemic stroke patients in DW- MR1.

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  3. Deep Learning Classification ofischemic Stroke Territory on DilTusion- Weighled MRI: Added Value of Augmenting the Input vvith Image Transformalions.

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  4. Deep learning classifıcation of MGMT status of glioblaslomas using multiparametric MRI with a novel domain knovvledge augmented mask fıısion approach.

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  5. Radiomics in differential diagnosis of Wilms tumor and neuroblastoma vvith adrenal location in children

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  6. Voxel level dense predietion of acute slroke territory in DW1 using deep learning segmentation modcls and imagc enhancement strategies.

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  7. Percutaneous Metallic Stcnts in Malignant Biliary Obstruction: Comparison of Nitinol and Wall Stcnts.

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  8. All-star approach lo a small medical imaging dataset: combined deep. transfer, and elassieal machine learning approaches for the determination of radi

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  9. Detection and vascular territorial classification of stroke on diffusion-vveighted MRI by deep learning

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  10. Evaluation of development of subelinieal atheroselerosis in children vvith uveitis.

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