Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
AI-enabled radiologist in the loop: novel AI-based framework to augment radiologist performance for COVID-19 chest CT medical image annotation and classification from pneumonia
31
Zitationen
7
Autoren
2022
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study
2020 · 22.607 Zit.
La certeza de lo impredecible: Cultura Educación y Sociedad en tiempos de COVID19
2020 · 19.271 Zit.
A Multi-Modal Distributed Real-Time IoT System for Urban Traffic Control (Invited Paper)
2024 · 14.251 Zit.
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
2018 · 8.479 Zit.
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions
2021 · 7.095 Zit.
Autoren
Institutionen
- Technical University of Denmark(DK)
- Linnaeus University(SE)
- Technical University of Munich(DE)
- Fudan University(CN)
- University of Electronic Science and Technology of China(CN)
- Manchester Metropolitan University(GB)
- Symbiosis International University(IN)
- Nirma University(IN)
- Vishwakarma University
- Prince Sattam Bin Abdulaziz University(SA)