RSNA儿童骨龄机器学习挑战
The RSNA Pediatric Bone Age Machine Learning Challenge作者机构：Department of RadiologyStanford University 不详
出 版 物：《国际医学放射学杂志》 (International Journal of Medical Radiology)
年 卷 期：2019年第42卷第2期
页 面：240-240页
学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100404[医学-儿少卫生与妇幼保健学] 10[医学]
主 题：机器学习
摘 要：目的旨在展示儿童骨龄机器学习(ML)和人工智能(AI)在医学成像中的应用,加强合作以促进人工智能模型的创建,并发现医学成像领域的创新者。材料与方法这项挑战的主要目的是征集个人和团队,通过ML技术创建一种算法或模型,该算法或模型可以在儿童手部X线片数据集中准确测定骨龄。
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