MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1002/alr.23384

Медицинская библиотека · International forum of allergy & rhinology · 2024

Enhancing nasal endoscopy: Classification, detection, and segmentation of anatomic landmarks using a convolutional neural network.

Ganeshan Vinayak, Bidwell Jonathan, Gyawali Dipesh, Nguyen Thinh S, Morse Jonathan, Smith Madeline P, Barton Blair M, McCoul Edward D

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

A convolutional neural network (CNN)-based model can accurately localize and segment turbinates in images obtained during nasal endoscopy (NE). This model represents a starting point for algorithms that comprehensively interpret NE findings.

Для цитирования: Ganeshan Vinayak, Bidwell Jonathan, Gyawali Dipesh, Nguyen Thinh S, Morse Jonathan, Smith Madeline P, Barton Blair M, McCoul Edward D. Enhancing nasal endoscopy: Classification, detection, and segmentation of anatomic landmarks using a convolutional neural network.. International forum of allergy & rhinology. 2024. DOI: 10.1002/alr.23384.

Предметные рубрики MeSH

HumansNeural Networks, ComputerEndoscopyAnatomic LandmarksTurbinatesAlgorithmsNose
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.