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Anatomy-centred deep learning improves generalisability and progression prediction in radiographic sacroiliitis detection

医学 骶髂关节炎 深度学习 射线照相术 放射解剖学 人工智能 解剖 医学物理学 放射科 疾病 病理 计算机科学
作者
Felix J. Dorfner,Janis L. Vahldiek,Leonhard Donle,Andrei Zhukov,Lina Xu,Hartmut Häntze,Marcus R. Makowski,Hugo J.W.L. Aerts,Fabian Proft,Valeria Ríos Rodríguez,Judith Rademacher,Mikhail Protopopov,Hildrun Haibel,Kay‐Geert Hermann,Torsten Diekhoff,Lisa C Adams,Murat Torğutalp,Denis Poddubnyy,Keno K. Bressem
出处
期刊：RMD Open [BMJ]
日期：2024-12-01 卷期号：10 (4): e004628-e004628 被引量：7
链接
bmj.com bmj.com nih.gov maastrichtuniversity.nl nih.gov nih.gov doaj.org tum.dedoi.org
标识
DOI：10.1136/rmdopen-2024-004628
摘要
Anatomy-centred deep learning can improve the generalisability of models in detecting radiographic sacroiliitis. The model is published as fully open source alongside this study.
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