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A New Multimodel Machine Learning Framework to Improve Hepatic Fibrosis Grading Using Ultrasound Elastography Systems from Different Vendors.
Durot, Isabelle; Akhbardeh, Alireza; Sagreiya, Hersh; Loening, Andreas M; Rubin, Daniel L.
Afiliación
  • Durot I; Department of Radiology, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, USA; Institute of Radiology, Cantonal Hospital Aarau, Aarau, Switzerland.
  • Akhbardeh A; Department of Radiology, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, USA.
  • Sagreiya H; Department of Radiology, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, USA.
  • Loening AM; Department of Radiology, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, USA.
  • Rubin DL; Department of Radiology, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, USA; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, California, USA; Department of Medicine (Biomedical Informatics Research), Stanford University, Stanford, California, USA. Electronic add
Ultrasound Med Biol ; 46(1): 26-33, 2020 01.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31611074
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Diagnóstico por Imagen de Elasticidad / Aprendizaje Automático / Cirrosis Hepática Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies Límite: Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: Ultrasound Med Biol Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Suiza Pais de publicación: Reino Unido
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