Segmentación y caracterización pulmonar en pacientes con COVID-19 para evaluar la tromboembolia pulmonar: un enfoque basado en aprendizaje profundo y radiómica
Autores: Bevilacqua, Vitoantonio; Altini, Nicola; Prencipe, Berardino; Brunetti, Antonio; Villani, Laura; Sacco, Antonello; Morelli, Chiara; Ciaccia, Michele; Scardapane, Arnaldo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Segmentación y caracterización pulmonar en pacientes con COVID-19 para evaluar la tromboembolia pulmonar: un enfoque basado en aprendizaje profundo y radiómica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Covid-19
Tomografía computarizada
Neumonía
Fenómenos tromboembólicos
Aprendizaje profundo
Características radiómicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
La pandemia de COVID-19 está cambiando inevitablemente el mundo de manera dramática, y el papel de las tomografías computarizadas (TC) puede ser fundamental para el pronóstico de los pacientes con COVID-19.
Descripción
La pandemia de COVID-19 está cambiando inevitablemente el mundo de manera dramática, y el papel de las tomografías computarizadas (TC) puede ser fundamental para el pronóstico de los pacientes con COVID-19.