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Erschienen in: Zeitschrift für Rheumatologie 7/2021

23.06.2021 | Spondyloarthritiden | Klinische Studien kurzgefasst

Deep Learning zur Erkennung der radiographischen Sakroiliitis

verfasst von: Dr. med. Johannes Knitza, MHBA

Erschienen in: Zeitschrift für Rheumatologie | Ausgabe 7/2021

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Auszug

Bressem KK, Vahldiek JL, Adams L et al (2021) Deep learning for detection of radiographic sacroiliitis: achieving expert-level performance. Arthritis Res Ther 23(1):106. https://​doi.​org/​10.​1186/​s13075-021-02484-0
Literatur
1.
3.
Zurück zum Zitat Gossec L, Guyard F, Leroy D et al (2019) Detection of flares by decrease in physical activity, collected using wearable activity trackers in rheumatoid arthritis or axial Spondyloarthritis: an application of machine learning analyses in rheumatology. Arthritis Care Res 71:1336–1343. https://doi.org/10.1002/acr.23768CrossRef Gossec L, Guyard F, Leroy D et al (2019) Detection of flares by decrease in physical activity, collected using wearable activity trackers in rheumatoid arthritis or axial Spondyloarthritis: an application of machine learning analyses in rheumatology. Arthritis Care Res 71:1336–1343. https://​doi.​org/​10.​1002/​acr.​23768CrossRef
4.
Zurück zum Zitat He K, Zhang X, Ren S, Sun J (2016) Deep residual learning for image recognition. In: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), S 770–778CrossRef He K, Zhang X, Ren S, Sun J (2016) Deep residual learning for image recognition. In: 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), S 770–778CrossRef
Metadaten
Titel
Deep Learning zur Erkennung der radiographischen Sakroiliitis
verfasst von
Dr. med. Johannes Knitza, MHBA
Publikationsdatum
23.06.2021
Verlag
Springer Medizin
Schlagwort
Spondyloarthritiden
Erschienen in
Zeitschrift für Rheumatologie / Ausgabe 7/2021
Print ISSN: 0340-1855
Elektronische ISSN: 1435-1250
DOI
https://doi.org/10.1007/s00393-021-01029-9

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