Deep-learning-based automatic facial bone segmentation using a two-dimensional U-Net.

Morita, D; Mazen, S; Tsujiko, S; Otake, Y; Sato, Y; Numajiri, T

Morita, D; Mazen, S; Tsujiko, S; Otake, Y; Sato, Y; Numajiri, T.

Afiliación

Morita D; Department of Plastic and Reconstructive Surgery, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan. Electronic address: d-morita@koto.kpu-m.ac.jp.
Mazen S; Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan.
Tsujiko S; Department of Plastic and Reconstructive Surgery, Saiseikai Shigaken Hospital, Shiga, Japan.
Otake Y; Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan.
Sato Y; Division of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Nara, Japan.
Numajiri T; Department of Plastic and Reconstructive Surgery, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan.

Int J Oral Maxillofac Surg ; 52(7): 787-792, 2023 Jul.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36328865

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Diente; Humanos; Cabeza; Mandíbula/diagnóstico por imagen; Tomografía Computarizada por Rayos X/métodos; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos

Palabras clave

Artificial intelligence; Deep learning; Facial bones; Maxillofacial surgery; X-ray computed tomography

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Diente / Aprendizaje Profundo Límite: Humans Idioma: En Revista: Int J Oral Maxillofac Surg Asunto de la revista: ODONTOLOGIA Año: 2023 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Dinamarca

Texto completo

Añadir a Mi BVS

Imprimir

XML

PubMed Links

Buscar en Google