Una herramienta de aprendizaje profundo para la medición radiográfica automatizada de la inclinación y la versión del componente acetabular después de la artroplastia total de cadera
Gran artículo de nuestro miembro del equipo de la semana @PRouzrokh
discutiendo el desarrollo de una herramienta de aprendizaje profundo para medir la inclinación acetabular y la versión en radiografías posteriores a THA
A Deep Learning Tool for Automated Radiographic Measurement of Acetabular Component Inclination and Version After Total Hip Arthroplasty – The Journal of Arthroplasty (arthroplastyjournal.org)
- Se cree que la posición angular inadecuada del componente acetabular aumenta el riesgo de luxación de cadera después de una artroplastia total de cadera. Sin embargo, la medición manual de estos ángulos requiere mucho tiempo y es propensa a la variabilidad entre observadores. El propósito de este estudio fue desarrollar una herramienta de aprendizaje profundo para automatizar la medición de los ángulos del componente acetabular en radiografías posoperatorias.
- Desarrollamos una herramienta de aprendizaje profundo de alta precisión para automatizar la medición de la posición angular de los componentes acetabulares para su uso en entornos clínicos y de investigación.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33678445/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8197739/
https://www.arthroplastyjournal.org/article/S0883-5403(21)00165-0/fulltext
Rouzrokh P, Wyles CC, Philbrick KA, Ramazanian T, Weston AD, Cai JC, Taunton MJ, Lewallen DG, Berry DJ, Erickson BJ, Maradit Kremers H. A Deep Learning Tool for Automated Radiographic Measurement of Acetabular Component Inclination and Version After Total Hip Arthroplasty. J Arthroplasty. 2021 Jul;36(7):2510-2517.e6. doi: 10.1016/j.arth.2021.02.026. Epub 2021 Feb 16. PMID: 33678445; PMCID: PMC8197739.
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