MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1097/scs.0000000000009856

Медицинская библиотека · The Journal of craniofacial surgery · 2023

Development of AI-Based Diagnostic Algorithm for Nasal Bone Fracture Using Deep Learning.

Jeong Yeonjin, Jeong Chanho, Sung Kun-Yong, Moon Gwiseong, Lim Jinsoo

СтатьяПеревод в очереди

Аннотация

Facial bone fractures are relatively common, with the nasal bone the most frequently fractured facial bone. Computed tomography is the gold standard for diagnosing such fractures. Most nasal bone fractures can be treated using a closed reduction. However, delayed diagnosis may cause nasal deformity or other complications that are difficult and expensive to treat. In this study, the authors developed an algorithm for diagnosing nasal fractures by learning computed tomography images of facial bones with artificial intelligence through deep learning. A significant concordance with human doctors' reading results of 100% sensitivity and 77% specificity was achieved. Herein, the authors report the results of a pilot study on the first stage of developing an algorithm for analyzing fractures in the facial bone.

Для цитирования: Jeong Yeonjin, Jeong Chanho, Sung Kun-Yong, Moon Gwiseong, Lim Jinsoo. Development of AI-Based Diagnostic Algorithm for Nasal Bone Fracture Using Deep Learning.. The Journal of craniofacial surgery. 2023. DOI: 10.1097/scs.0000000000009856.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.