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Titel:

Two-Phase Deep Learning Algorithm for Detection and Differentiation of Ewing Sarcoma and Acute Osteomyelitis in Paediatric Radiographs.

Dokumenttyp:
Journal Article
Autor(en):
Consalvo, Sarah; Hinterwimmer, Florian; Neumann, Jan; Steinborn, Marc; Salzmann, Maya; Seidl, Fritz; Lenze, Ulrich; Knebel, Carolin; Rueckert, Daniel; Burgkart, Rainer H H
Abstract:
BACKGROUND/AIM: Ewing sarcoma is a highly malignant tumour predominantly found in children. The radiological signs of this malignancy can be mistaken for acute osteomyelitis. These entities require profoundly different treatments and result in completely different prognoses. The purpose of this study was to develop an artificial intelligence algorithm, which can determine imaging features in a common radiograph to distinguish osteomyelitis from Ewing sarcoma. MATERIALS AND METHODS: A total of 18...     »
Zeitschriftentitel:
Anticancer Res
Jahr:
2022
Band / Volume:
42
Heft / Issue:
9
Seitenangaben Beitrag:
4371-4380
Volltext / DOI:
doi:10.21873/anticanres.15937
PubMed:
http://view.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/36039445
Print-ISSN:
0250-7005
TUM Einrichtung:
Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie ; Institut für KI und Informatik in der Medizin; Klinik und Poliklinik für Kinder- und Jugendmedizin; Klinik und Poliklinik für Orthopädie und Sportorthopädie; Klinik und Poliklinik für Unfallchirurgie
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