Automated texture-based quantification of centrilobular nodularity and centrilobular emphysema in chest CT images.

Ginsburg, Shoshana B; Lynch, David A; Bowler, Russell P; Schroeder, Joyce D

Ginsburg, Shoshana B; Lynch, David A; Bowler, Russell P; Schroeder, Joyce D.

Afiliação

Ginsburg SB; Department of Biomedical Engineering, Rutgers, The State University of New Jersey, Piscataway, NJ 08854, USA. srosskam@eden.rutgers.edu

Acad Radiol ; 19(10): 1241-51, 2012 Oct.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-22958719

Assuntos

Algoritmos; Inteligência Artificial; Reconhecimento Automatizado de Padrão/métodos; Enfisema Pulmonar/diagnóstico por imagem; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador/métodos; Radiografia Torácica/métodos; Tomografia Computadorizada por Raios X/métodos; Feminino; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Intensificação de Imagem Radiográfica/métodos; Reprodutibilidade dos Testes; Sensibilidade e Especificidade

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Enfisema Pulmonar / Algoritmos / Reconhecimento Automatizado de Padrão / Inteligência Artificial / Radiografia Torácica / Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador / Tomografia Computadorizada por Raios X Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Acad Radiol Assunto da revista: RADIOLOGIA Ano de publicação: 2012 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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