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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:PLoS medicine Ročník 15; číslo 11; s. e1002686
Hlavní autoři: Rajpurkar, Pranav, Irvin, Jeremy, Ball, Robyn L., Zhu, Kaylie, Yang, Brandon, Mehta, Hershel, Duan, Tony, Ding, Daisy, Bagul, Aarti, Langlotz, Curtis P., Patel, Bhavik N., Yeom, Kristen W., Shpanskaya, Katie, Blankenberg, Francis G., Seekins, Jayne, Amrhein, Timothy J., Mong, David A., Halabi, Safwan S., Zucker, Evan J., Ng, Andrew Y., Lungren, Matthew P.
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!
Nejprve se musíte přihlásit.