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Improving Recognition Performance and Reader Efficiency for Femoral-Neck Fracture Detection on Pelvic or Hip Radiographs Using Artificial Intelligence

医学 射线照相术 骨盆骨折 断裂(地质) 放射科 灵敏度(控制系统) 髋部骨折 人工智能 口腔正畸科 诊断准确性 核医学 医学物理学 常规射线照相术 髋臼骨折
作者
Xin-Xiao Lin,Yurui Qian,Shi-Hao Zhou,Shen Han-bin,Yulong Zhang,Jia-Wei Huang,Yuhan Chen,Nai-Feng Tian
出处
期刊:Radiology [Radiological Society of North America]
卷期号:320 (3): e253931-e253931 被引量:1
标识
DOI:10.1148/radiol.253931
摘要

< .001), respectively. Conclusion OccuNet demonstrated excellent performance for femoral-neck fracture detection on pelvic or hip radiographs, maintained high sensitivity in radiograph-negative or indeterminate (Garden I-II) fractures, and improved reader sensitivity and efficiency.
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