顶刊速看:柳叶刀子刊eClinicalMedicine IF=18.9基于深度学习框架的自动肺部CT分割和急性呼吸窘迫综合征预测

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点击👆蓝字或👇名片，关注"AI与医学" 0 前言 选刊：大壮 整理：小帆，大壮 IF最新是9.6，学习一篇草稿箱里的稿子。研究使用深度学习实现了肺影响自动化分割和ARDS自动分类，适合模仿学习。 0.1 论文信息 0.2 期刊信息 0.3 研究背景 （1） 急性呼吸窘迫综合征 （ARDS）是一种在重症监护病房（ICU）中高发且致命的疾病。 （2） 早 期识别高危患者对及时干预和改善临床结果至关重要。 由于ARDS复杂的病理生理机制，早期预测具有挑战性。 （3） 研究利用深度学习技术对肺部CT图像进行自动分割，并预测急性呼 吸窘迫综合征（ARDS）。 1 研究介绍 1.1 目的 （1）急性呼吸窘迫综合征（ARDS）在重症监护病房（ICU）住院患者中具有很高的发病率和死亡率。 （2）开发一种人工智能（AI）模型，用于自动肺病灶分割和ARDS的早期预测，以便在重症监护病房中及时进 ………………………………