Deep learning for chest radiograph diagnosis: A retrospective comparison of the CheXNeXt algorithm to practicing radiologists
Chest radiograph interpretation is critical for the detection of thoracic diseases, including tuberculosis and lung cancer, which affect millions of people worldwide each year. This time-consuming task typically requires expert radiologists to read the images, leading to fatigue-based diagnostic err...
Uloženo v:
| Vydáno v: | PLoS medicine Ročník 15; číslo 11; s. e1002686 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
United States
Public Library of Science
20.11.2018
Public Library of Science (PLoS) |
| Témata: | |
| ISSN: | 1549-1676, 1549-1277, 1549-1676 |
| 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!