Zobrazeno 1 - 10
of 392
pro vyhledávání: '"Thoracic disease"'
Publikováno v:
Insights into Imaging, Vol 15, Iss 1, Pp 1-12 (2024)
Abstract Objective To conduct a bibliometric analysis of the prospects and obstacles associated with dual- and multi-energy CT in thoracic disease, emphasizing its current standing, advantages, and areas requiring attention. Methods The Web of Scienc
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2112c5ce4e054ec7ae42501d6c50e713
Publikováno v:
Scientific Reports, Vol 14, Iss 1, Pp 1-19 (2024)
Abstract Chest X-ray (CXR) is an extensively utilized radiological modality for supporting the diagnosis of chest diseases. However, existing research approaches suffer from limitations in effectively integrating multi-scale CXR image features and ar
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/899522a310394411982e328238892984
Publikováno v:
Frontiers in Veterinary Science, Vol 11 (2024)
IntroductionRat thoracic ultrasound (RATTUS) is a non-invasive, easy-to-perform method for the evaluation of the pleural space and lungs in pet rats. The aim of the article is to present species-specific differences in the sonographic diagnosis of pn
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9c14bff1e89a4b468c388ee7a1450dd1
Autor:
Md. Iqbal Hossain, Mohammad Zunaed, Md. Kawsar Ahmed, S. M. Jawwad Hossain, Anwarul Hasan, Taufiq Hasan
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 3256-3273 (2024)
Computer-aided disease diagnosis and prognosis based on medical images is a rapidly emerging field. Many Convolutional Neural Network (CNN) architectures have been developed by researchers for disease classification and localization from chest X-ray
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ac97a671b4594e32a2f09dd93ff152da
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 85571-85581 (2022)
Chest X-ray is one of the most common radiological examinations for screening thoracic diseases. Despite the existing methods based on convolution neural network that have achieved remarkable progress in thoracic disease classification from chest X-r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c144647092f84409bfc428ce6315cefa
Publikováno v:
Symmetry, Vol 15, Iss 3, p 668 (2023)
The efficient and automatic detection of chest abnormalities is vital for the auxiliary diagnosis of medical images. Many studies utilize computer vision and deep learning approaches involving symmetry and asymmetry concepts to detect chest abnormali
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/99f45dba0e244e9fa79600cebc3886e8
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.