A deep learning model enables accurate prediction and quantification of pulmonary edema from chest X-rays

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Metadaten
Author:Dominik Schulz, Sebastian Rasch, Markus Heilmaier, Rami Abbassi, Alexander Poszler, Jörg Ulrich, Manuel Steinhardt, Georgios A. Kaissis, Roland M. Schmid, Rickmer Braren, Tobias Lahmer
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1071498
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/107149
ISSN:1364-8535OPAC
Parent Title (English):Critical Care
Publisher:Springer Science and Business Media LLC
Place of publication:Berlin [u.a.]
Type:Article
Language:English
Year of first Publication:2023
Publishing Institution:Universität Augsburg
Release Date:2023/09/18
Tag:Critical Care and Intensive Care Medicine
Volume:27
Issue:1
First Page:201
DOI:https://doi.org/10.1186/s13054-023-04426-5
Institutes:Medizinische Fakultät
Medizinische Fakultät / Universitätsklinikum
Medizinische Fakultät / Lehrstuhl für Innere Medizin mit Schwerpunkt Gastroenterologie
Dewey Decimal Classification:6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Licence (German):CC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)