State of the Art in Lung Ultrasound, Shifting from Qualitative to Quantitative Analyses.

Mento, Federico; Khan, Umair; Faita, Francesco; Smargiassi, Andrea; Inchingolo, Riccardo; Perrone, Tiziano; Demi, Libertario

Mento, Federico; Khan, Umair; Faita, Francesco; Smargiassi, Andrea; Inchingolo, Riccardo; Perrone, Tiziano; Demi, Libertario.

Afiliação

Mento F; Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy.
Khan U; Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy.
Faita F; Institute of Clinical Physiology, National Research Council, Pisa, Italy.
Smargiassi A; Department of Cardiovascular and Thoracic Sciences, Pulmonary Medicine Unit, Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS, Rome, Italy.
Inchingolo R; Department of Cardiovascular and Thoracic Sciences, Pulmonary Medicine Unit, Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS, Rome, Italy.
Perrone T; Emergency Department, Humanitas Gavazzeni, Bergamo, Italy.
Demi L; Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento, Trento, Italy. Electronic address: libertario.demi@unitn.it.

Ultrasound Med Biol ; 48(12): 2398-2416, 2022 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36155147

Assuntos

COVID-19; Humanos; SARS-CoV-2; Pandemias; Pulmão/diagnóstico por imagem; Ultrassonografia/métodos

Palavras-chave

Artificial intelligence; Image processing; In vitro; In vivo; Lung ultrasound; Quantitative lung ultrasound; Review; Signal processing

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: COVID-19 Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Qualitative_research Limite: Humans Idioma: En Revista: Ultrasound Med Biol Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Itália País de publicação: Reino Unido

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