Automatización de la Evaluación del Grado de Risser de Huesos Pélvicos Utilizando Aprendizaje Profundo
Autores: Kim, Jeoung Kun; Park, Donghwi; Chang, Min Cheol
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Automatización de la Evaluación del Grado de Risser de Huesos Pélvicos Utilizando Aprendizaje Profundo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Aprendizaje profundo
Red neuronal convolucional
Evaluación del grado de Risser
Radiografías pélvicas
Escoliosis
Modelos de CNN
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje profundo utilizando una red neuronal convolucional (CNN) para automatizar la evaluación del grado de Risser a partir de radiografías pélvicas.
Descripción
Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de aprendizaje profundo utilizando una red neuronal convolucional (CNN) para automatizar la evaluación del grado de Risser a partir de radiografías pélvicas.