Machine learning to identify distal tibial classic metaphyseal lesions of infant abuse: a pilot study.

Tsai, Andy; Kleinman, Paul K

Tsai, Andy; Kleinman, Paul K.

Afiliação

Tsai A; Department of Radiology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School, 300 Longwood Ave., Boston, MA, 02115, USA. andy.tsai@childrens.harvard.edu.
Kleinman PK; Department of Radiology, Boston Children's Hospital, Harvard Medical School, 300 Longwood Ave., Boston, MA, 02115, USA.

Pediatr Radiol ; 52(6): 1095-1103, 2022 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35147714

Assuntos

Maus-Tratos Infantis; Fraturas da Tíbia; Maus-Tratos Infantis/diagnóstico; Humanos; Lactente; Aprendizado de Máquina; Projetos Piloto; Estudos Retrospectivos; Tíbia/diagnóstico por imagem; Tíbia/lesões; Fraturas da Tíbia/diagnóstico por imagem

Palavras-chave

Child abuse; Children; Classic metaphyseal lesion; Fracture; Machine learning; Metaphysis; Radiography; Skeletal survey

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fraturas da Tíbia / Maus-Tratos Infantis Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies Limite: Humans / Infant Idioma: En Revista: Pediatr Radiol Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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