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    A comprehensive segmentation of chest X-ray improves deep learning–based WHO radiologically confirmed pneumonia diagnosis in children.
    Li, Yuemei ; Zhang, Lin ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 34 (2024-05-01), Heft 5, S. 3471-3482
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Learning from the machine: AI assistance is not an effective learning tool for resident education in chest x-ray interpretation.
    Chassagnon, Guillaume ; Billet, Nicolas ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-11-01), Heft 11, S. 8241-8250
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    The yield of chest X-ray or ultra-low-dose chest-CT in emergency department patients suspected of pulmonary infection without respiratory symptoms or signs.
    van den Berk, Inge A. H. ; Lejeune, Emile H. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-10-01), Heft 10, S. 7294-7302
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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    Multicentre external validation of a commercial artificial intelligence software to analyse chest radiographs in health screening environments with low disease prevalence.
    Kim, Cherry ; Yang, Zepa ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-05-01), Heft 5, S. 3501-3509
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Chest radiograph classification and severity of suspected COVID-19 by different radiologist groups and attending clinicians: multi-reader, multi-case study.
    Nair, Arjun ; Procter, Alexander ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023-03-01), Heft 3, S. 2096-2104
    Online academicJournal
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    Wie komme ich dran?
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    Multi-center validation of an artificial intelligence system for detection of COVID-19 on chest radiographs in symptomatic patients.
    Kuo, Michael D. ; Chiu, Keith W. H. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 33 (2023), Heft 1, S. 23-33
    Online academicJournal
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    COVID-19 mortality prediction in the intensive care unit with deep learning based on longitudinal chest X-rays and clinical data.
    Cheng, Jianhong ; Sollee, John ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-07-01), Heft 7, S. 4446-4456
    Online academicJournal
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    COVID-19 in patients with cancer: can baseline radiologic severity and early evolution predict clinical outcomes?
    Perez-Johnston, Rocio ; Araujo-Filho, Jose ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-04-01), Heft 4, S. 2661-2671
    Online academicJournal
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    A deep learning–based automatic analysis of cardiovascular borders on chest radiographs of valvular heart disease: development/external validation.
    Kim, Cherry ; Lee, Gaeun ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 32 (2022-03-01), Heft 3, S. 1558-1569
    Online academicJournal
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    AI-based improvement in lung cancer detection on chest radiographs: results of a multi-reader study in NLST dataset.
    Yoo, Hyunsuk ; Lee, Sang Hyup ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-12-01), Heft 12, S. 9664-9674
    Online academicJournal
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    COVID-19 classification of X-ray images using deep neural networks.
    Keidar, Daphna ; Yaron, Daniel ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-12-01), Heft 12, S. 9654-9663
    Online academicJournal
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    Pneumothorax detection in chest radiographs: optimizing artificial intelligence system for accuracy and confounding bias reduction using in-image annotations in algorithm training.
    Rueckel, Johannes ; Huemmer, Christian ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-10-01), Heft 10, S. 7888-7900
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    Chest X-ray in suspected lung cancer is harmful.
    Foley, Robert W. ; Nassour, Vanessa ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-08-01), Heft 8, S. 6269-6274
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    Artificial Intelligence–assisted chest X-ray assessment scheme for COVID-19.
    Rangarajan, Krithika ; Muku, Sumanyu ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-08-01), Heft 8, S. 6039-6048
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  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    Value of bone suppression software in chest radiographs for improving image quality and reducing radiation dose.
    Hong, Gil-Sun ; Do, Kyung-Hyun ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-07-01), Heft 7, S. 5160-5171
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    Which role for chest x-ray score in predicting the outcome in COVID-19 pneumonia?
    Maroldi, Roberto ; Rondi, Paolo ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-06-01), Heft 6, S. 4016-4022
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    Smart chest X-ray worklist prioritization using artificial intelligence: a clinical workflow simulation.
    Baltruschat, Ivo ; Steinmeister, Leonhard ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-06-01), Heft 6, S. 3837-3845
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    Chest radiograph at admission predicts early intubation among inpatient COVID-19 patients.
    Xiao, Nicholas ; Cooper, John G. ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-05-01), Heft 5, S. 2825-2832
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    Chest X-ray for predicting mortality and the need for ventilatory support in COVID-19 patients presenting to the emergency department.
    Balbi, Maurizio ; Caroli, Anna ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-04-01), Heft 4, S. 1999-2012
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    Initial chest radiographs and artificial intelligence (AI) predict clinical outcomes in COVID-19 patients: analysis of 697 Italian patients.
    Mushtaq, Junaid ; Pennella, Renato ; et al.
    In: European Radiology, Jg. 31 (2021-03-01), Heft 3, S. 1770-1779
    Online academicJournal
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