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Accuracy of convolutional neural networks-based automatic segmentation of pharyngeal airway sections according to craniofacial skeletal pattern.
Cho, Ha-Nul; Gwon, Eunseo; Kim, Kyung-A; Baek, Seung-Hak; Kim, Namkug; Kim, Su-Jung.
Afiliação
  • Cho HN; Department of Dentistry, Graduate School, Kyung Hee University, Seoul, South Korea.
  • Gwon E; Department of Convergence Medicine, Asan Medical Institute of Convergence Science and Technology, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, South Korea.
  • Kim KA; Department of Dentistry, Graduate School, Kyung Hee University, Seoul, South Korea.
  • Baek SH; Department of Orthodontics, School of Dentistry, Seoul National University, Seoul, South Korea.
  • Kim N; Department of Convergence Medicine, Asan Medical Institute of Convergence Science and Technology, Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Seoul, South Korea; Department of Radiology, Asan Medical Institute of Convergence Science and Technology, Asan Medical Center, University o
  • Kim SJ; Department of Dentistry, Graduate School, Kyung Hee University, Seoul, South Korea. Electronic address: ksj113@khu.ac.kr.
Am J Orthod Dentofacial Orthop ; 162(2): e53-e62, 2022 Aug.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35654686
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Processamento de Imagem Assistida por Computador / Redes Neurais de Computação Tipo de estudo: Clinical_trials Limite: Adult / Humans Idioma: En Revista: Am J Orthod Dentofacial Orthop Assunto da revista: ODONTOLOGIA / ORTODONTIA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Coréia do Sul País de publicação: Estados Unidos
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