A maChine and deep Learning Approach to predict pulmoNary hyperteNsIon in newbornS with congenital diaphragmatic Hernia (CLANNISH): Protocol for a retrospective study

Ilaria Amodeo(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Giacomo Cavallaro(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Alice Griggio(University of Milano-Bicocca), Nicola Persico(University College Hospital), Mariarosa Colnaghi(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Benedetta Tafuri(University of Salento), Luana Conte(University of Salento), Giorgio De Nunzio(University of Salento), Stefano Ghirardello(Policlinico San Matteo Fondazione), Isabella Fabietti(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Irene Borzani(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Francesco Macchini(Azienda Socio Sanitaria Territoriale Grande Ospedale Metropolitano Niguarda), Genny Raffaeli(University of Milan), Fabio Mosca(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Giuseppe Como(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Maria Pierro(Azienda Unità Sanitaria Locale Della Romagna), Valentina Condò(Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico), Donato Cascio(University of Palermo)
PLoS ONE
November 9, 2021
Cited by 23


Related Papers