The Effects of Perinodular Features on Solid Lung Nodule Classification.

Calheiros, José Lucas Leite; de Amorim, Lucas Benevides Viana; de Lima, Lucas Lins; de Lima Filho, Ailton Felix; Ferreira Júnior, José Raniery; de Oliveira, Marcelo Costa

Calheiros, José Lucas Leite; de Amorim, Lucas Benevides Viana; de Lima, Lucas Lins; de Lima Filho, Ailton Felix; Ferreira Júnior, José Raniery; de Oliveira, Marcelo Costa.

Afiliação

Calheiros JLL; Computing Institute, Federal University of Alagoas (UFAL), Maceió, AL, Brazil. lucaslc@uc.ufal.br.
de Amorim LBV; Computing Institute, Federal University of Alagoas (UFAL), Maceió, AL, Brazil.
de Lima LL; Computing Institute, Federal University of Alagoas (UFAL), Maceió, AL, Brazil.
de Lima Filho AF; Computing Institute, Federal University of Alagoas (UFAL), Maceió, AL, Brazil.
Ferreira Júnior JR; Ribeirão Preto Medical School, University of Sao Paulo (USP), Ribeirão Preto, SP, Brazil.
de Oliveira MC; Computing Institute, Federal University of Alagoas (UFAL), Maceió, AL, Brazil.

J Digit Imaging ; 34(4): 798-810, 2021 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33791910

Assuntos

Neoplasias Pulmonares; Nódulo Pulmonar Solitário; Diagnóstico por Computador; Humanos; Pulmão/diagnóstico por imagem; Neoplasias Pulmonares/diagnóstico por imagem; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador; Radiologistas; Nódulo Pulmonar Solitário/diagnóstico por imagem; Tomografia Computadorizada por Raios X

Palavras-chave

CADx; Computed tomography; Lung nodule classification; Machine learning; Perinodular zone; Radiomics

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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