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Enfoque de aprendizaje profundo impulsado por YOLO11 para una detección y visualización mejoradas de fracturas de muñeca en imágenes de rayos X

Autores: Tariq, Mubashar; Choi, Kiho

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Enfoque de aprendizaje profundo impulsado por YOLO11 para una detección y visualización mejoradas de fracturas de muñeca en imágenes de rayos X


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Fracturas de muñeca
Enfoques impulsados por IA
YOLO11
Mecanismos de atención
Modelo ResNet_GAM
Aumento de datos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las fracturas de muñeca, especialmente aquellas que involucran el codo y el radio distal, son las lesiones más comunes en niños, adolescentes y adultos jóvenes, con las tasas de ocurrencia más altas durante la adolescencia. Sin embargo, la demanda de imágenes médicas y la escasez de radiólogos hacen que sea difícil garantizar un diagnóstico y tratamiento precisos.

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