mtmt
Magyar Tudományos Művek Tára
XML
JSON
Átlépés a keresőbe
In English
Artificial intelligence-based quantification of COVID-19 pneumonia burden using chest CT
Nardocci, C. ✉ [Nardocci, Chiara (medicine), szerző] Radiológia Tanszék (SE / AOK / K / OKK)
;
Simon, J. [Simon, Judit (kardiovaszkuláris...), szerző] Radiológia Tanszék (SE / AOK / K / OKK)
;
Budai, B.K. [Budai, Bettina Katalin (Radiológia), szerző] Radiológia Tanszék (SE / AOK / K / OKK)
Angol nyelvű Összefoglaló cikk (Folyóiratcikk) Tudományos
Megjelent:
IMAGING 2732-0960
16
(1)
pp. 1-21
2024
SJR Scopus - Medicine (miscellaneous): Q4
Azonosítók
MTMT: 34831530
DOI:
10.1556/1647.2024.00167
WoS:
001288572500001
Scopus:
85185938103
During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, artificial intelligence (AI) based software on chest computed tomography (CT) imaging has proven to have a valuable role in accelerating diagnosis and screening. The proposed AI-based tools proved to be rapid and reproducible techniques to guide patient management and treatment protocols. Although no specific guidelines exist, CT-imaging and clinical features are used for patient staging. To shed light on the role of AI techniques that have been developed in fighting COVID-19, in this review, studies investigating the usage of commonly used AI models on chest CT imaging for disease quantification and prognostication are collected. © 2024 The Author(s)
Idézett közlemények (3)
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
CSL
Másolás
Nyomtatás
2025-04-02 04:44
×
Lista exportálása irodalomjegyzékként
Hivatkozás stílusok:
IEEE
ACM
APA
Chicago
Harvard
Nyomtatás
Másolás