Deep neural network analyses of spirometry for structural phenotyping of chronic obstructive pulmonary disease

BACKGROUND: Currently recommended traditional spirometry outputs do not reflect the relative contributions of emphysema and airway disease to airflow obstruction. We hypothesized that machine-learning algorithms can be trained on spirometry data to identify these structural phenotypes. METHODS: Part...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Xuất bản năm:JCI Insight
Những tác giả chính: Bodduluri, Sandeep, Nakhmani, Arie, Reinhardt, Joseph M., Wilson, Carla G., McDonald, Merry-Lynn, Rudraraju, Ramaraju, Jaeger, Byron C., Bhakta, Nirav R., Castaldi, Peter J., Sciurba, Frank C., Zhang, Chengcui, Bangalore, Purushotham V., Bhatt, Surya P.
Định dạng: Artigo
Ngôn ngữ:Inglês
Được phát hành: American Society for Clinical Investigation 2020
Những chủ đề:
Clinical Medicine
Truy cập trực tuyến:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7406302/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32554922
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1172/jci.insight.132781
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Những quyển sách tương tự