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[국내논문] Evaluation of the clinical efficacy of a TW3-based fully automated bone age assessment system using deep neural networks 원문보기

Imaging science in dentistry, v.50 no.3, 2020년, pp.237 - 243  

Shin, Nan-Young (Department of Oral and Maxillofacial Radiology and Dental Research Institute, School of Dentistry, Seoul National University) ,  Lee, Byoung-Dai (Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging) ,  Kang, Ju-Hee (Department of Oral and Maxillofacial Radiology and Dental Research Institute, School of Dentistry, Seoul National University) ,  Kim, Hye-Rin (Department of Oral and Maxillofacial Radiology and Dental Research Institute, School of Dentistry, Seoul National University) ,  Oh, Dong Hyo (Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging) ,  Lee, Byung Il (Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging) ,  Kim, Sung Hyun (Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging) ,  Lee, Mu Sook (Department of Radiology, Keimyung University, Dongsan Hospital) ,  Heo, Min-Suk (Department of Oral and Maxillofacial Radiology and Dental Research Institute, School of Dentistry, Seoul National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose: The aim of this study was to evaluate the clinical efficacy of a Tanner-Whitehouse 3 (TW3)-based fully automated bone age assessment system on hand-wrist radiographs of Korean children and adolescents. Materials and Methods: Hand-wrist radiographs of 80 subjects (40 boys and 40 girls, 7-15 ...

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문제 정의

  • 1 years. It was aimed to utilize the BAA system to provide more efficient evaluation of skeletal maturity in clinical practice.
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참고문헌 (17)

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