이 쿠키는 웹사이트가 정상적으로 작동하는 데 필요하며 시스템에서 꺼질 수 없습니다. 주로 사용자가 요청한 서비스(개인정보 설정, 로그인, 양식 작성 등)를 제공하기 위해 설정됩니다. 브라우저에서 이 쿠키를 차단하거나 알림을 받을 수 있도록 설정할 수 있지만, 이 경우 사이트 일부 기능이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. 이 쿠키는 개인 식별 정보를 저장하지 않습니다.
+타겟팅 쿠키
이 쿠키는 광고 파트너를 통해 설정되며, 귀하의 관심사에 기반한 광고를 다른 사이트에 표시하는 데 사용됩니다. 이 쿠키는 직접적으로 개인정보를 저장하지 않으며, 브라우저와 인터넷 기기 식별을 기반으로 작동합니다. 이 쿠키를 허용하지 않으면 타겟팅 광고를 덜 경험하게 됩니다.
+성능 쿠키
이 쿠키는 웹사이트 방문자 수 및 트래픽 소스를 집계하여, 사이트의 성능을 측정하고 개선하는 데 사용됩니다. 어떤 페이지가 인기가 많은지, 방문자가 사이트를 어떻게 이동하는지를 파악하는 데 도움이 됩니다. 모든 정보는 익명으로 수집되며, 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 방문 및 활동 기록을 알 수 없어 사이트 성능 모니터링에 제약이 생깁니다.
Automated, Standardized, Quantitative Analysis of Cardiovascular Borders on Chest X-Rays Using Deep Learning
Authors
June-Goo Lee, PHD, Tae Joon Jun, PHD, Gyujun Jeong, MS, Hongmin Oh, MS, Sijoon Kim, MS, Heejun Kang, MS, Jung Bok Lee, PHD, Hyun Jung Koo, MD, Jong Eun Lee, MD, Joon-Won Kang, MD, Yura Ahn, MD, Sang Min Lee, MD, Joon Beom Seo, MD, Seong Ho Park, MD, Min Soo Cho, MD, Jung-Min Ahn, MD, Duk-Woo Park, MD, Joon Bum Kim, MD, Cherry Kim, MD, Young Joo Suh, MD, Iksung Cho, MD, Marly van Assen, MD, Carlo N. De Cecco, MD, Eun Ju Chun, MD, Young-Hak Kim, MD
Dong Hyun Yang, MD,d the ADC Investigators
This study, named the ADC (Automated Diagnosis of Cardiovascular abnormalities using chest X-ray), developed a deep learning-based software for automated, quantitative analysis of cardiovascular borders (CVBs) in chest X-rays (CXRs) and evaluated its clinical utility. Using 96,129 normal CXRs from Korea and the United States, the authors established age- and sex-specific reference ranges for CVBs. Z-score mapping was then applied to 44,567 CXRs from patients with cardiovascular diseases. Z-scores of CVBs demonstrated strong diagnostic and prognostic capabilities, especially in valvular heart disease, coronary artery disease, and congenital heart disease. Notably, the cardiothoracic (CT) ratio was independently associated with 5-year mortality or myocardial infarction in coronary artery disease patients.
목록으로
