e-Radiologia

Biblioteca virtual de Radiologia. O objetivo do e-Radiologia é reunir, classificar e divulgar a produção científica de interesse das Ciências Radiológicas

Menu

Pular para o conteúdo
  • Inicial
  • Sobre
  • Contato

Binomial Classification of Pediatric Elbow Fractures Using a Deep Learning Multiview Approach Emulating Radiologist Decision Making

Publicado em janeiro 1, 2019 por André Luiz

Autoria: Jesse C. Rayan; Nakul Reddy; J. Herman Kan; Wei Zhang; Ananth Annapragada
Fonte: Radiology: Artificial Intelligence
Tipo: Publicação Científica | Formato: HTML | Idioma: Inglês | Acesso: Restrito | Ano: 2019
Palavras-chave: fratura; inteligência artificial; ortopedia/ traumatologia; tecnologia da informação

[Visualizar/ Abrir]

Compartilhe:

  • Envie um link por e-mail para um amigo(abre em nova janela) E-mail
  • Compartilhar no WhatsApp(abre em nova janela) WhatsApp
  • Compartilhar no Facebook(abre em nova janela) Facebook
  • Compartilhar no Telegram(abre em nova janela) Telegram
  • Compartilhar no LinkedIn(abre em nova janela) LinkedIn

Relacionado

Esse post foi publicado em 2019, Publicação Científica, Radiology: Artificial Intelligence e marcado fratura, inteligência artificial, ortopedia/ traumatologia, tecnologia da informação. Guardar link permanente.

Navegação de Posts

← Convolutional Neural Networks for Automated Fracture Detection and Localization on Wrist Radiographs
Combination of Active Transfer Learning and Natural Language Processing to Improve Liver Volumetry Using Surrogate Metrics with Deep Learning →
  • WhatsApp
  • Facebook
  • X

Estatísticas

  • 1.708.031 acessos desde 30/04/2012

Última atualização: 20/09/2025

10.057 materiais disponíveis

Um site WordPress.com.
  • Assinar Assinado
    • e-Radiologia
    • Junte-se a 75 outros assinantes
    • Já tem uma conta do WordPress.com? Faça login agora.
    • e-Radiologia
    • Assinar Assinado
    • Registre-se
    • Fazer login
    • Copiar link curto
    • Denunciar este conteúdo
    • Ver post no Leitor
    • Gerenciar assinaturas
    • Esconder esta barra