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首页> PloS one> AI-driven quantification of ground glass opacities in lungs of COVID-19 patients using 3D computed tomography imaging.

AI-driven quantification of ground glass opacities in lungs of COVID-19 patients using 3D computed tomography imaging.

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第一作者： Monjoy,Saha
第一单位： Department of Biomedical Informatics, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, United States of America.
作者： Monjoy,Saha [1] ; Sagar B,Amin [2] ; Ashish,Sharma [1] ; T K Satish,Kumar [3] ; Rajiv K,Kalia [4]
作者单位： Department of Biomedical Informatics, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, United States of America. [1] Department of Radiology and Imaging Sciences, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, United States of America. [2] Department of Computer Science, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America. [3] Department of Computer Science, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America.;Collaboratory for Advanced Computing and Simulations, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America.;Department of Physics & Astronomy, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America.;Department of Chemical Engineering and Materials Science, University of Southern California, Los Angeles, CA, United States of America. [4]
医学主题词 人工智能(Artificial Intelligence);女(雌)性(Female);人类(Humans);印度(India);肺(Lung);男(雄)性(Male);放射摄影影像解释, 计算机辅助(Radiographic Image Interpretation, Computer-Assisted);回顾性研究(Retrospective Studies);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed)
DOI 10.1371/journal.pone.0263916
PMID 35286309
发布时间 2022-03-31
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2022年17卷3期

e0263916页

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