| Titel: |
Titel:
To get to the point, Neural Network application to key-point detection in radiographs
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| Autoren: |
Autoren:
Schott, Constantin Tilman, Paul-Gerhardt-Schule Dassel, Dassel
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| Beitragende: |
Beitragende:
Editor: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887HostingInstitution: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887 |
| Seiten: |
Seiten:
16
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| Sprachen: |
Sprachen:
en
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| DOI: |
DOI:
10.7795/320.202106
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| Art der Ressource: |
Art der Ressource:
PTB: Junge Wissenschaft,
DINI: Article,
DataCite: JournalArticle
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| Verlag: |
Verlag:
Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)
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| Rechte: |
Rechte:
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| Beziehungen: |
Beziehungen:
IsPartOf: ISSN 3053-4933
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| Datumsangaben: |
Datumsangaben:
Verfügbar:
2021-09-13
Angenommen: 2019-12-06 Eingereicht: 2019-10-06 |
| Datei: |
Datei:
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(application/pdf)
4.2 MB
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| Stichwörter: |
Stichwörter:
artificial intelligence ;
neural network ;
deep learning ;
key-point detection ;
convolutional neural network ;
cephalometry ;
machine learning ;
x-ray image ;
radiograph ;
automated analysis
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| Zusammenfassung: |
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.
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| Information zur Reihe: |
Information zur Reihe:
Junge Wissenschaft. Paper 06/2021
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| Anderes: |
Anderes:
In der Jungen Wissenschaft werden Forschungsarbeiten von Schüler/innen, die selbstständig, z.B. in einer Schule oder einem Schülerforschungszentrum, durchgeführt wurden, veröffentlicht.
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| Zitat: |
Zitat:
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
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-OAR
