Radiomics analysis enables fatal outcome prediction for hospitalized patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19).

Ke, Zan; Li, Liang; Wang, Li; Liu, Huan; Lu, Xuefang; Zeng, Feifei; Zha, Yunfei

Ke, Zan; Li, Liang; Wang, Li; Liu, Huan; Lu, Xuefang; Zeng, Feifei; Zha, Yunfei.

Afiliación

Ke Z; Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China.
Li L; Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China.
Wang L; Department of Infection Prevention and Control, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China.
Liu H; GE Healthcare, Shanghai, PR China.
Lu X; Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China.
Zeng F; Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China.
Zha Y; Department of Radiology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, PR China.

Acta Radiol ; 63(3): 319-327, 2022 Mar.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33601893

Asunto(s)

COVID-19/diagnóstico por imagen; COVID-19/mortalidad; Pacientes Internos; Nomogramas; Tomografía Computarizada por Rayos X; Intervalos de Confianza; Conjuntos de Datos como Asunto; Humanos; Modelos de Riesgos Proporcionales; Estudios Retrospectivos; Factores de Riesgo

Palabras clave

COVID-19; computed tomography; lung diseases; mortality; radiomics

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Tomografía Computarizada por Rayos X / Nomogramas / COVID-19 / Pacientes Internos Tipo de estudio: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Acta Radiol Año: 2022 Tipo del documento: Article

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