A deep learning model enables accurate prediction and quantification of pulmonary edema from chest X-rays

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1302147188
Titel	A deep learning model enables accurate prediction and quantification of pulmonary edema from chest X-rays / by Dominik Schulz, Sebastian Rasch, Markus Heilmaier, Rami Abbassi, Alexander Poszler, Jörg Ulrich, Manuel Steinhardt, Georgios A. Kaissis, Roland M. Schmid, Rickmer Braren, Tobias Lahmer
Person(en)	Schulz, Dominik (Verfasser) Rasch, Sebastian (Verfasser) Heilmaier, Markus (Verfasser) Abbassi, Rami (Verfasser) Poszler, Alexander (Verfasser) Ulrich, Jörg (Verfasser) Steinhardt, Manuel (Verfasser) Kaissis, Georgios (Verfasser) Schmid, Roland M. (Verfasser) Braren, Rickmer (Verfasser) Lahmer, Tobias (Verfasser)
Organisation(en)	SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format	Online-Ressource, 1 online resource.
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2023091108165229670425 DOI: 10.1186/s13054-023-04426-5
URL	https://doi.org/10.1186/s13054-023-04426-5
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2023
DDC-Notation	616.2 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Enthalten in: Critical care (Bd. 27, 26.5.2023, Nr. 1, date:12.2023: 1-4)
Sachgruppe(n)	610 Medizin, Gesundheit

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