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Diagnostic test accuracy of artificial intelligence analysis of cross-sectional imaging in pulmonary hypertension: a systematic literature review.

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第一作者： Conor J,Hardacre

第一单位： Medical School, University of Bristol, Bristol, UK.

作者： Conor J,Hardacre ^[1] ; Joseph A,Robertshaw ^[1] ; Shaney L,Barratt ^[2] ; Hannah L,Adams ^[3] ; Robert V,MacKenzie Ross ^[4] ; Graham Re,Robinson ^[4] ; Jay,Suntharalingam ^[4] ; John D,Pauling ^[5] ; Jonathan Carl Luis,Rodrigues ^[4]

作者单位： Medical School, University of Bristol, Bristol, UK. ^[1] Department of Respiratory Medicine, North Bristol NHS Trust, Bristol, UK. ^[2] Brighton and Sussex Medical School, Brighton, UK. ^[3] Royal United Hospitals Bath NHS Foundation Trust, Bath, UK. ^[4] Department of Pharmacy and Pharmacology, University of Bath, Bath, UK. ^[5] Department of Health, University of Bath, Bath, UK. ^[6]

主题词人工智能(Artificial Intelligence);人类(Humans);高血压, 肺性(Hypertension, Pulmonary);图像解释, 计算机辅助(Image Interpretation, Computer-Assisted);肺(Lung);磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging);结果可重复性(Reproducibility of Results);敏感性与特异性(Sensitivity and Specificity);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed)

DOI 10.1259/bjr.20210332

PMID 34541861

发布时间 2024-03-06

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The British journal of radiology

The British journal of radiology

2021年94卷1128期

20210332页

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