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    Ultra-low-dose computed tomography and chest X-ray in follow-up of high-grade soft tissue sarcoma—a prospective comparative study.
    Salminen, Samuli ; Jäämaa, Sari ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-03-26), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    Effective processing pipeline PACE 2.0 for enhancing chest x-ray contrast and diagnostic interpretability.
    Siracusano, Giulio ; La Corte, Aurelio ; et al.
    In: Scientific Reports, 2023-12-18, S. 1-17
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    Clinical outcomes and actual consequence of lung nodules incidentally detected on chest radiographs by artificial intelligence.
    Hwang, Shin Hye ; Shin, Hyun Joo ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-11-13), Heft 1, S. 1-10
    Online academicJournal
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    COVID-19 screening in low resource settings using artificial intelligence for chest radiographs and point-of-care blood tests.
    Murphy, Keelin ; Muhairwe, Josephine ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-11-11), Heft 1, S. 1-11
    Online academicJournal
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    How intra-source imbalanced datasets impact the performance of deep learning for COVID-19 diagnosis using chest X-ray images.
    Zhang, Zhang ; Zhang, Xiaoyong ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-11-03), Heft 1, S. 1-11
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    MultiCOVID: a multi modal deep learning approach for COVID-19 diagnosis.
    Hardy-Werbin, Max ; Maiques, José Maria ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-11-01), Heft 1, S. 1-9
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    Challenges of AI driven diagnosis of chest X-rays transmitted through smart phones: a case study in COVID-19.
    Antony, Mariamma ; Kakileti, Siva Teja ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-10-23), Heft 1, S. 1-16
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    Computer-aided diagnosis of chest X-ray for COVID-19 diagnosis in external validation study by radiologists with and without deep learning system.
    Miyazaki, Aki ; Ikejima, Kengo ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-10-16), Heft 1, S. 1-12
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    Dieser Titel kann aus lizenzrechtlichen Gründen nur im Campusnetz oder nach Anmeldung angezeigt werden!
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    Feasibility of a low-cost magnet tracking device in confirming nasogastric tube placement at point of care, a clinical trial
    Li, Hao ; Kon Voi Tay ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-03-01), Heft 1, S. 1-13
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    Ultra-low-dose computed tomography and chest X-ray in follow-up of high-grade soft tissue sarcoma—a prospective comparative study
    Salminen, Samuli ; Jäämaa, Sari ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 14 (2024-03-01), Heft 1, S. 1-9
    Online academicJournal
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    ECG-guided non-invasive estimation of pulmonary congestion in patients with heart failure.
    Raghu, Aniruddh ; Schlesinger, Daphne ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-03-09), Heft 1, S. 1-10
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    Characteristics of patients with COVID-19 who have deteriorating chest X-ray findings within 48 h: a retrospective cohort study
    Kusumoto, Tatsuya ; Chubachi, Shotaro ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-12-01), Heft 1, S. 1-10
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    Unsupervised anomaly detection for posteroanterior chest X-rays using multiresolution patch-based self-supervised learning.
    Kim, Minki ; Moon, Ki-Ryum ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-02-28), Heft 1, S. 1-11
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    Image Turing test and its applications on synthetic chest radiographs by using the progressive growing generative adversarial network.
    Jang, Miso ; Bae, Hyun-jin ; et al.
    In: Scientific Reports, 2023-02-09, S. 1-11
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    A spatial analysis of TB cases and abnormal X-rays detected through active case-finding in Karachi, Pakistan.
    Zaidi, Syed Mohammad Asad ; Jamal, Wafa Zehra ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-01-24), Heft 1, S. 1-11
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    Densely attention mechanism based network for COVID-19 detection in chest X-rays.
    Ullah, Zahid ; Usman, Muhammad ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2023-01-06), Heft 1, S. 1-14
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    A few-shot approach for COVID-19 screening in standard and portable chest X-ray images.
    Cores, Daniel ; Vila-Blanco, Nicolás ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 12 (2022-12-13), Heft 1, S. 1-13
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    Prediction of oxygen requirement in patients with COVID-19 using a pre-trained chest radiograph xAI model: efficient development of auditable risk prediction models via a fine-tuning approach.
    Chung, Joowon ; Kim, Doyun ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 12 (2022-12-07), Heft 1, S. 1-13
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    Chest x-ray imaging score is associated with severity of COVID-19 pneumonia: the MBrixia score.
    Jensen, Christian M. ; Costa, Junia C. ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 12 (2022-12-05), Heft 1, S. 1-9
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