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Predicting Perceived Reporting Complexity of Abdominopelvic Computed Tomography With Deep Learning.
Cheng, Phillip M; Whang, Gilbert; Allgood, Evan; Tejura, Tapas K.
Afiliación
  • Cheng PM; From the Department of Radiology, Keck School of Medicine of USC, Los Angeles, CA.
  • Tejura TK; From the Department of Radiology, Keck School of Medicine of USC, Los Angeles, CA.
J Comput Assist Tomogr ; 46(4): 499-504, 2022.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35587884
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Assist Tomogr Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá Pais de publicación: Estados Unidos
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Clinical_trials / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Comput Assist Tomogr Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Canadá Pais de publicación: Estados Unidos