کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8820836 | 1609526 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Machine Learning Algorithms Utilizing Quantitative CT Features May Predict Eventual Onset of Bronchiolitis Obliterans Syndrome After Lung Transplantation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
FEV1FRCBOSTLCQCTLTXFRIQuantitative CT - CT کمchronic lung allograft dysfunction - اختلال عملکرد آلوگرافت مزمن ریهForced Expiratory Volume in the first second - دوره انجماد اجباری در اولین مرحلهBronchiolitis obliterans syndrome - سندرم Bronchiolitis obliteransFunctional residual capacity - ظرفیت باقی مانده کارکردیTotal lung capacity - ظرفیت کل ریهComputer-assisted image processing - پردازش تصویر با کمک کامپیوترCLAD - پوششLung transplantation - پیوند ریه
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
رادیولوژی و تصویربرداری
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
ML utilizing qCT could discern distinct mechanisms driving FEV1 decline in BOS and non-BOS LTx patients and predict eventual onset of BOS. This approach may become useful to optimize management of LTx patients.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Academic Radiology - Volume 25, Issue 9, September 2018, Pages 1201-1212
Journal: Academic Radiology - Volume 25, Issue 9, September 2018, Pages 1201-1212
نویسندگان
Eduardo J. Mortani MD, Maarten MSc, Wim PhD, Cedric PhD, William MD, PhD, Jan PhD, James MD,