| [188934] |
| Title: Machbarkeitsanalyse eines automatisierten KI-basierten Klassifikationssystems zur Erkennung von Kieferhöhlenbefunden. |
| Written by: 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 |
| in: <em>Laryngo-Rhino-Otologie</em>. (2023). |
| Volume: <strong>102</strong>. Number: (S 02), |
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| Publisher: Georg Thieme Verlag: |
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| DOI: 10.1055/s-0043-1766502 |
| URL: http://www.thieme-connect.com/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1766502 |
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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.