Titel: To get to the point, Neural Network application to key-point detection in radiographs
Autoren: Schott, Constantin Tilman, Paul-Gerhardt-Schule Dassel, Dassel
Beitragende: Editor: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887
HostingInstitution: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887
Seiten:16
Sprache:en
DOI:10.7795/320.202106
Art der Ressource: Text / Article
Herausgeber: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)
Rechte: Download for personal/private use only, if your national copyright law allows this kind of use.
Daten: Verfügbar: 2021-09-13
Angenommen: 2019-12-06
Vorgelegt: 2019-10-06
Datei: Datei herunterladen (application/pdf) 4.18 MB (4383661 Bytes)
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Schlagworte: artificial intelligence ; neural network ; deep learning ; key-point detection ; convolutional neural network ; cephalometry ; machine learning ; x-ray image ; radiograph ; automated analysis
Zusammenfassung: Physicians have to locate so called key-points e.g. for surgical procedures. Up to now, this was always done manually. In order to automate this process, innovative software was developed that uses artificial intelligence (AI)combining a clipping-window approach with the newly developed prediction shifting. The program can predict the key-points with a high degree of accuracy—making the AI as precise as a physician.
Informationen zur Reihe: Junge Wissenschaft. Paper 06/2021
Anderes: In der Jungen Wissenschaft werden Forschungsarbeiten von Schüler/innen, die selbstständig, z.B. in einer Schule oder einem Schülerforschungszentrum, durchgeführt wurden, veröffentlicht.
Zitierform: Schott, Constantin Tilman. To get to the point. Neural Network application to key-point detection in radiographs. Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), 2021. Verfügbar unter: https://doi.org/10.7795/320.202106