Kristoffer Lindskov Hansen
Medlem af:
Radiologi
1 - 3 ud af 3Pr. side: 10
- 2023
- Udgivet
Characterizing incidental mass lesions in abdominal dual-energy CT compared to conventional contrast-enhanced CT
Xu, J. J., Ulriksen, Peter Sommer, Bjerrum, C. W., Achiam, Michael Patrick, Resch, Timothy , Lönn, Lars & Hansen, Kristoffer Lindskov, 2023, I: Acta Radiologica. 64, 3, s. 945–950Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Evaluation of thin-slice abdominal DECT using deep-learning image reconstruction in 74 keV virtual monoenergetic images: an image quality comparison
Xu, J. J., Lönn, Lars, Budtz-Joergensen, Esben, Jawad, S., Ulriksen, P. S. & Hansen, Kristoffer Lindskov, 2023, I: Abdominal Radiology. 48, s. 1536-1544 9 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Performance and Agreement When Annotating Chest X-ray Text Reports - A Preliminary Step in the Development of a Deep Learning-Based Prioritization and Detection System
Li, D., Pehrson, Lea Marie, Bonnevie, R., Fraccaro, M., Thrane, J., Tøttrup, L., Lauridsen, C. A., Balaganeshan, Sedrah Butt, Jankovic, J., Andersen, T. T., Mayar, A., Hansen, Kristoffer Lindskov, Carlsen, Jonathan Frederik, Darkner, Sune & Nielsen, Michael Bachmann, 2023, I: Diagnostics. 13, 6, 24 s.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
ID: 169426984
Flest downloads
-
395
downloads
Data on the quantitative assessment pulmonary ground-glass opacification from coronary computed tomography angiography datasets
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
131
downloads
Evaluation of Peak Reflux Velocities with Vector Flow Imaging and Spectral Doppler Ultrasound in Varicose Veins
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
103
downloads
The performance of deep learning algorithms on automatic pulmonary nodule detection and classification tested on different datasets that are not derived from LIDC-IDRI: A systematic review
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Review › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet