Using a Dual-Input Convolutional Neural Network for Automated Detection of Pediatric Supracondylar Fracture on Conventional Radiography.

Choi, Jae Won; Cho, Yeon Jin; Lee, Seowoo; Lee, Jihyuk; Lee, Seunghyun; Choi, Young Hun; Cheon, Jung-Eun; Ha, Ji Young

Choi, Jae Won; Cho, Yeon Jin; Lee, Seowoo; Lee, Jihyuk; Lee, Seunghyun; Choi, Young Hun; Cheon, Jung-Eun; Ha, Ji Young.

Afiliação

Lee S; From the Department of Radiology, Seoul National University Hospital.
Ha JY; Department of Radiology, Gyeongsang National University Changwon Hospital, Changwon, Republic of Korea.

Invest Radiol ; 55(2): 101-110, 2020 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31725064

Assuntos

Lesões no Cotovelo; Cotovelo/diagnóstico por imagem; Fraturas Ósseas/diagnóstico por imagem; Redes Neurais de Computação; Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador/métodos; Radiografia/métodos; Algoritmos; Área Sob a Curva; Criança; Aprendizado Profundo; Estudos de Viabilidade; Humanos; Curva ROC; Reprodutibilidade dos Testes; Estudos Retrospectivos; Sensibilidade e Especificidade

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Radiografia / Interpretação de Imagem Radiográfica Assistida por Computador / Redes Neurais de Computação / Cotovelo / Fraturas Ósseas / Lesões no Cotovelo Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Child / Humans Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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