B
Beom Joon Kim
H指数:58
被引数:1.3万
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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构建下一代卒中医生:东亚合作的视角
快速CTA与JLK LVO对大血管闭塞检测的性能和常见问题的实用比较
Neuroradiology
IF2.6
卒中亚型中死亡率和功能结局的性别差异:一项全国性队列研究
比较氯吡格雷为基础的抗血小板治疗与华法林作为抗磷脂综合征相关卒中(APS-STROKE)二级预防策略的对照研究:一项前瞻性、随机、开放标签、盲终点试验的方案与设计
转换为罗苏伐他汀联合依折麦布治疗低密度脂蛋白胆固醇水平超过70 mg/dL的他汀类药物治疗卒中患者(SWITCH):一项前瞻性观察性研究
比较两种深度学习算法在常规临床实践中对扩散加权成像急性梗死分割的应用
DIGITAL HEALTH
IF3.3
European Heart Journal
IF35.6
自动化灌注分析软件在缺血半暗带估计和EVT决策制定中的比较验证
一种新型自动化阿尔伯塔卒中项目早期计算机断层扫描评分(ASPECTS)软件的验证:可靠性、磁共振成像(MRI)相关性及早期缺血核心鉴别
CLINICAL RADIOLOGY
IF1.9
白质高信号进展的特定时空模式
Nature Communications
IF15.7
阿托伐他汀与无他汀治疗对无明确他汀治疗指征的急性心源性卒中患者主要临床事件的影响:STACE试验方案
TRIALS
IF2
非对比脑CT上的自动缺血性卒中病灶检测:一项大规模临床可行性测试 AI卒中病灶检测在NCCT上
长期未满足的需求和未满足的康复需求对卒中幸存者生活质量的影响:一项横断面研究
基于深度学习的扩散MRI脑梗死自动分割
SCIENTIFIC REPORTS
IF3.9
急性缺血性卒中后隐匿性癌发生的时间模式:一项按卒中病因进行的比较研究
SCIENTIFIC REPORTS
IF3.9
持续性 β 受体阻滞剂治疗可降低急性缺血性卒中伴心率升高患者的长期死亡率
一种可解释且准确的基于transformer的深度学习模型,用于利用真实世界的儿科数据进行喘息分类
SCIENTIFIC REPORTS
IF3.9

