Automated Assessment and Tracking of COVID-19 Pulmonary Disease Severity on Chest Radiographs using Convolutional Siamese Neural Networks

PURPOSE: To develop an automated measure of COVID-19 pulmonary disease severity on chest radiographs (CXRs), for longitudinal disease tracking and outcome prediction. MATERIALS AND METHODS: A convolutional Siamese neural network-based algorithm was trained to output a measure of pulmonary disease se...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
الحاوية / القاعدة:Radiol Artif Intell
المؤلفون الرئيسيون: Li, Matthew D., Arun, Nishanth Thumbavanam, Gidwani, Mishka, Chang, Ken, Deng, Francis, Little, Brent P., Mendoza, Dexter P., Lang, Min, Lee, Susanna I., O’Shea, Aileen, Parakh, Anushri, Singh, Praveer, Kalpathy-Cramer, Jayashree
التنسيق: Artigo
اللغة:Inglês
منشور في: Radiological Society of North America 2020
الموضوعات:
Original Research
الوصول للمادة أونلاين:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7392327/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33928256
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1148/ryai.2020200079
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!

مواد مشابهة