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Development of Machine Learning to Assess Lung Function Using Airway Oscillometry
使用气道示波法评估肺功能的机器学习的发展
基本信息
- 批准号：396426
- 负责人：
- 金额：$ 25.31万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Operating Grants
- 财政年份：2018
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2018-10-01 至 2021-10-01
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Pulmonary function (PF) tests are useful tools to diagnose and monitor lung disease. The gold standard test uses spirometry to measure FEV1 (forced expiratory volume in 1 sec). However, FEV1 only measures the large airways although many lung diseases begi
肺功能（PF）测试是诊断和监测肺部疾病的有用工具。黄金标准测试使用肺活量测定法来测量FEV1（1秒内强制呼气量）。但是，FEV1仅测量大型气道，尽管许多肺部疾病
项目成果
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专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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