Prediction of COVID-19 patients in danger of death using radiomic features of portable chest radiographs.

Nakashima, Maoko; Uchiyama, Yoshikazu; Minami, Hirotake; Kasai, Satoshi

Nakashima, Maoko; Uchiyama, Yoshikazu; Minami, Hirotake; Kasai, Satoshi.

Afiliación

Nakashima M; Graduate School of Health Sciences, Kumamoto University, Kumamoto, Japan.
Uchiyama Y; Department of Medical Image Sciences, Faculty of Life Sciences, Kumamoto University, Kumamoto, Japan.
Minami H; Konica Minolta, Inc., Tokyo, Japan.
Kasai S; Department of Radiological Technology, Niigata University of Health and Welfare, Niigata, Japan.

J Med Radiat Sci ; 70(1): 13-20, 2023 Mar.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36334033

Asunto(s)

COVID-19; Humanos; Estudios Retrospectivos; Tomografía Computarizada por Rayos X/métodos; Pulmón; Radiografía

Palabras clave

Artificial intelligence; COVID-19; portable chest X-ray; prognosis prediction; radiomics

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: COVID-19 Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: J Med Radiat Sci Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón Pais de publicación: Estados Unidos

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