
Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis
Medicina e TecnologiaSobre o estudo
- Desenho
- Metanálise
- Nível de evidência
- 1 · Evidência consolidada
- Revista
- Clinical oral investigations
- Publicado em
- 27 mai 2021
- Citações
- 0
O resumo deste estudo é do publisher e não tem licença aberta: por isso mostramos aqui só os dados do estudo, e o texto fica na fonte original, nos links abaixo.
O estudo original
Deep learning for cephalometric landmark detection: systematic review and meta-analysis
Falk Schwendicke, Akhilanand Chaurasia, Lubaina Arsiwala, Jae-Hong Lee, Karim Elhennawy, Paul-Georg Jost-Brinkmann, Flavio Demarco, Joachim Krois
Descritores MeSH
- Deep Learning
- Cephalometry
- Radiography
- Reproducibility of Results
Veja também
Estudos relacionados
- Desempenho diagnóstico de algoritmos de aprendizagem profunda na classificação radiográfica de osteoartrite de joelho: revisão sistemática e metanálise
- Machine and Deep Learning for Tuberculosis Detection on Chest X-Rays: Systematic Literature Review
- Accuracy of automated 3D cephalometric landmarks by deep learning algorithms: systematic review and meta-analysis
- Além do erro do marco: Acordo entre o traçado cefalométrico manual e assistido por IA ao nível das medidas clínicas: Revisão sistemática