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Quantification de l'aération pulmonaire sur des images CT de patients atteints du syndrome de détresse respiratoire aiguë

 Ludmilla Penarrubia
Sciences de l'ingénieur [physics]. UNIVERSITÉ CLAUDE BERNARD LYON 1, 2022. Français. ⟨NNT : ⟩
Thèse tel-04214802v1
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Improving motion‐mask segmentation in thoracic CT with multiplanar U‐nets

 Ludmilla Penarrubia , Nicolas Pinon , Emmanuel Roux , E.E. Dávila Serrano , Jean-Christophe Richard , et al.
Medical Physics, 2022, 49 (1), pp.420-431. ⟨10.1002/mp.15347⟩
Article dans une revue hal-03464276v1
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Quantitative-analysis of computed tomography in COVID-19 and non COVID-19 ARDS patients: A case-control study

 Louis Chauvelot , Laurent Bitker , François Dhelft , Mehdi Mezidi , Maciej Orkisz , et al.
Journal of Critical Care, 2020, 60, pp.169-176. ⟨10.1016/j.jcrc.2020.08.006⟩
Article dans une revue hal-03149581v1
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Precision of CT-derived alveolar recruitment assessed by human observers and a machine learning algorithm in moderate and severe ARDS

 Ludmilla Penarrubia , Aude Verstraete , Maciej Orkisz , Eduardo Davila , Loic Boussel , et al.
Intensive Care Medicine Experimental, 2023, 11 (1), pp.8. ⟨10.1186/s40635-023-00495-6⟩
Article dans une revue hal-04013581v1
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