Detalles de la búsqueda
1.
Enhancing a deep learning model for pulmonary nodule malignancy risk estimation in chest CT with uncertainty estimation.
Eur Radiol
; 2024 Mar 27.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38536463
2.
Prediction Variability to Identify Reduced AI Performance in Cancer Diagnosis at MRI and CT.
Radiology
; 308(3): e230275, 2023 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37724961
3.
Prior CT Improves Deep Learning for Malignancy Risk Estimation of Screening-detected Pulmonary Nodules.
Radiology
; 308(2): e223308, 2023 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37526548
4.
Multi-source data approach for personalized outcome prediction in lung cancer screening: update from the NELSON trial.
Eur J Epidemiol
; 38(4): 445-454, 2023 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36943671
5.
Deep Learning for Malignancy Risk Estimation of Pulmonary Nodules Detected at Low-Dose Screening CT.
Radiology
; 300(2): 438-447, 2021 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34003056
6.
Increased respiratory morbidity in individuals with interstitial lung abnormalities.
BMC Pulm Med
; 20(1): 67, 2020 Mar 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32188453
7.
Ensuring Basic Competence in Thoracentesis.
Respiration
; 97(5): 463-471, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30625480
8.
Erratum for: Prediction Variability to Identify Reduced AI Performance in Cancer Diagnosis at MRI and CT.
Radiology
; 309(1): e239023, 2023 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37906017
9.
Implementation of lung cancer CT screening in the Nordic countries.
Acta Oncol
; 56(10): 1249-1257, 2017 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28571524
10.
Results of the Randomized Danish Lung Cancer Screening Trial with Focus on High-Risk Profiling.
Am J Respir Crit Care Med
; 193(5): 542-51, 2016 Mar 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26485620
11.
Ground-Glass Opacity Lung Nodules in the Era of Lung Cancer CT Screening: Radiology, Pathology, and Clinical Management.
Oncology (Williston Park)
; 30(3): 266-74, 2016 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26984222
12.
Predictive Accuracy of the PanCan Lung Cancer Risk Prediction Model -External Validation based on CT from the Danish Lung Cancer Screening Trial.
Eur Radiol
; 25(10): 3093-9, 2015 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25764091
13.
Smoking habits in the randomised Danish Lung Cancer Screening Trial with low-dose CT: final results after a 5-year screening programme.
Thorax
; 69(6): 574-9, 2014 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24443174
14.
Management of incidental pulmonary nodules in CT examination.
Ugeskr Laeger
; 186(14)2024 Apr 01.
Artículo
en Danés
| MEDLINE | ID: mdl-38606710
15.
The Validity of a New Procedure-Based Definition of Cancer Status in Patients with Breast-, Lung- and Colorectal Cancer in the Danish National Patient Registry.
Clin Epidemiol
; 15: 483-491, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37128596
16.
CT screening for lung cancer brings forward early disease. The randomised Danish Lung Cancer Screening Trial: status after five annual screening rounds with low-dose CT.
Thorax
; 67(4): 296-301, 2012 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-22286927
17.
Risk of Malignancy in Patients with Asthma-COPD Overlap Compared to Patients with COPD without Asthma.
Biomedicines
; 10(7)2022 Jun 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35884768
18.
Intrapleural fibrinolysis and DNase versus video-assisted thoracic surgery (VATS) for the treatment of pleural empyema (FIVERVATS): protocol for a randomised, controlled trial - surgery as first-line treatment.
BMJ Open
; 12(3): e054236, 2022 03 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35264347
19.
Assessment of fully automatic segmentation of pulmonary artery and aorta on noncontrast CT with optimal surface graph cuts.
Med Phys
; 48(12): 7837-7849, 2021 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34653274
20.
Automatic airway segmentation from computed tomography using robust and efficient 3-D convolutional neural networks.
Sci Rep
; 11(1): 16001, 2021 08 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34362949