@article{,
author = {S. A. Hoffmann and D. Bhattacharya and B. Becker and D. Beyersdorff and E. Petersen and M. Petersen and D. Eggert and A. Schläfer and C. Betz},
title = {Machbarkeitsanalyse eines automatisierten KI-basierten Klassifikationssystems zur Erkennung von Kieferhöhlenbefunden.},
journal = {Laryngo-Rhino-Otologie.},
year = {2023},
volume = {102.},
number = {(S 02),},
publisher = {Georg Thieme Verlag:},
doi = {10.1055/s-0043-1766502},
url = {http://www.thieme-connect.com/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1766502},
abstract = {Studien zeigen eine erhöhte Inzidenz von Verschattungen der Nasennebenhöhlen im cMRT ohne entsprechende Symptomatik. Dabei ist es von Interesse, ob abklärungsbedürftigte Befunde vorliegen. Der Einsatz von KI-basierten Methoden kann die Erkennung von Verschattungen automatisieren und dadurch die Arbeitsbelastung von ärzten reduzieren. In dieser Arbeit wurde eine Methode zur KI-basierten Klassifikation von Kieferhöhlenverschattungen entwickelt.}
}

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