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The Identification and Severity Staging of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Using Quantitative CT Parameters, Radiomics Features, and Deep Learning Features

医学 慢性阻塞性肺病 肺病 深度学习 无线电技术 鉴定(生物学) 放射科 疾病 计算机断层摄影术 疾病严重程度 人工智能 呼吸道疾病 试验预测值 模式治疗法 梅德林
作者
Shengchuan Feng,Wenxiu Zhang,Ran Zhang,Yuqiong Yang,Fengyan Wang,Chengyu Miao,Zizheng Chen,Kai Yang,Qing Yao,Qing Xuan Liang,Huijun Zhao,Yuting Chen,Cuixia Liang,Xiaoyun Liang,Rongchang Chen,Zhenyu Liang
出处
期刊:Respiration [Karger Publishers]
卷期号:105 (2): 259-271 被引量:2
标识
DOI:10.1159/000548595
摘要

This biphasic CT-based multimodal approach integrating QCT, radiomics, or DL features offers a clinically valuable tool for COPD identification and severity staging.
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