Improving diagnostic performance of rib fractures for the night shift in radiology department using a computer-aided diagnosis system based on deep learning: A clinical retrospective study.

Xiong, Shan; Hu, Hai; Liu, Sibin; Huang, Yuanyi; Cheng, Jianmin; Wan, Bing

Xiong, Shan; Hu, Hai; Liu, Sibin; Huang, Yuanyi; Cheng, Jianmin; Wan, Bing.

Afiliación

Xiong S; Department of Radiology, Jingzhou Hospital Affiliated to Yangtze University, Jingzhou, China.
Hu H; Department of Radiology, Jingzhou Hospital Affiliated to Yangtze University, Jingzhou, China.
Liu S; Department of Radiology, Jingzhou Hospital Affiliated to Yangtze University, Jingzhou, China.
Huang Y; Department of Radiology, Jingzhou Hospital Affiliated to Yangtze University, Jingzhou, China.
Cheng J; Department of Radiology, The Second Affiliated Hospital and Yuying Children's Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, China.
Wan B; Department of Radiology, Renhe Hospital Affiliated to Three Gorges University, Yichang, China.

J Xray Sci Technol ; 31(2): 265-276, 2023.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36806541

Asunto(s)

Diagnóstico por Computador; Fracturas de las Costillas; Humanos; Aprendizaje Profundo; Estudios Retrospectivos; Fracturas de las Costillas/diagnóstico por imagen; Sensibilidad y Especificidad; Traumatismos Torácicos/diagnóstico por imagen; Diagnóstico por Computador/métodos; Servicio de Radiología en Hospital; Horario de Trabajo por Turnos; Tomografía Computarizada por Rayos X; Masculino; Femenino; Adolescente; Adulto Joven; Adulto; Persona de Mediana Edad; Anciano; Anciano de 80 o más Años

Palabras clave

Rib fractures; X-ray computed; convolutional neural network; deep learning; tomography

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Fracturas de las Costillas / Diagnóstico por Computador Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Observational_studies Límite: Adolescent / Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: J Xray Sci Technol Asunto de la revista: RADIOLOGIA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China

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