Detalles de la búsqueda
1.
Observer variability for Lung-RADS categorisation of lung cancer screening CTs: impact on patient management.
Eur Radiol
; 29(2): 924-931, 2019 Feb.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30066248
2.
Malignancy risk estimation of screen-detected nodules at baseline CT: comparison of the PanCan model, Lung-RADS and NCCN guidelines.
Eur Radiol
; 27(10): 4019-4029, 2017 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28293773
3.
Observer Variability for Classification of Pulmonary Nodules on Low-Dose CT Images and Its Effect on Nodule Management.
Radiology
; 277(3): 863-71, 2015 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26020438
4.
Predictive Accuracy of the PanCan Lung Cancer Risk Prediction Model -External Validation based on CT from the Danish Lung Cancer Screening Trial.
Eur Radiol
; 25(10): 3093-9, 2015 Oct.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25764091
5.
Assisted versus Manual Interpretation of Low-Dose CT Scans for Lung Cancer Screening: Impact on Lung-RADS Agreement.
Radiol Imaging Cancer
; 3(5): e200160, 2021 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34559005
6.
Towards automatic pulmonary nodule management in lung cancer screening with deep learning.
Sci Rep
; 7: 46479, 2017 04 19.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28422152
7.
Malignancy risk estimation of pulmonary nodules in screening CTs: Comparison between a computer model and human observers.
PLoS One
; 12(11): e0185032, 2017.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29121063
8.
Pulmonary Nodule Detection in CT Images: False Positive Reduction Using Multi-View Convolutional Networks.
IEEE Trans Med Imaging
; 35(5): 1160-1169, 2016 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26955024
9.
Automatic classification of pulmonary peri-fissural nodules in computed tomography using an ensemble of 2D views and a convolutional neural network out-of-the-box.
Med Image Anal
; 26(1): 195-202, 2015 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26458112
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