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COVID-19 in CXR: from Detection and Severity Scoring to Patient Disease Monitoring

Amer, Rula ; Nassar, Jannette ; et al.
arXiv, 2020
Online unknown

Titel:
COVID-19 in CXR: from Detection and Severity Scoring to Patient Disease Monitoring
Autor/in / Beteiligte Person: Amer, Rula ; Nassar, Jannette ; Gozes, Ophir ; Greenspan, Hayit ; Frid-Adar, Maayan
Link:
Veröffentlichung: arXiv, 2020
Medientyp: unknown
DOI: 10.48550/arxiv.2008.02150
Schlagwort:
  • FOS: Computer and information sciences
  • Computer Science - Machine Learning
  • medicine.medical_specialty
  • Coronavirus disease 2019 (COVID-19)
  • Remote patient monitoring
  • Radiography
  • Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)
  • Pneumonia, Viral
  • Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition
  • Disease
  • Severity of Illness Index
  • 030218 nuclear medicine & medical imaging
  • Machine Learning (cs.LG)
  • 03 medical and health sciences
  • 0302 clinical medicine
  • Health Information Management
  • Severity of illness
  • medicine
  • FOS: Electrical engineering, electronic engineering, information engineering
  • Humans
  • Electrical and Electronic Engineering
  • Monitoring, Physiologic
  • SARS-CoV-2
  • business.industry
  • Image and Video Processing (eess.IV)
  • Case-control study
  • COVID-19
  • Electrical Engineering and Systems Science - Image and Video Processing
  • Disease monitoring
  • medicine.disease
  • Computer Science Applications
  • Pneumonia
  • Case-Control Studies
  • Radiography, Thoracic
  • Radiology
  • business
  • 030217 neurology & neurosurgery
  • Biotechnology
Sonstiges:
  • Nachgewiesen in: OpenAIRE
  • Rights: OPEN

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