COVID-19 prognostic modeling using CT radiomic features and machine learning algorithms: Analysis of a multi-institutional dataset of 14,339 patients
We aimed to analyze the prognostic power of CT-based radiomics models using data of 14,339 COVID-19 patients. Whole lung segmentations were performed automatically using a deep learning-based model to extract 107 intensity and texture radiomics features. We used four feature selection algorithms and...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Computers in biology and medicine Ročník 145; s. 105467 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
United States
Elsevier Ltd
01.06.2022
Elsevier Limited The Authors. Published by Elsevier Ltd |
| Témata: | |
| ISSN: | 0010-4825, 1879-0534, 1879-0534 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!