Evaluation of artificial intelligence for detecting periapical pathosis on cone-beam computed tomography scans.

Orhan, K; Bayrakdar, I S; Ezhov, M; Kravtsov, A; Özyürek, T

Orhan, K; Bayrakdar, I S; Ezhov, M; Kravtsov, A; Özyürek, T.

Afiliación

Orhan K; Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Ankara University, Ankara, Turkey.
Bayrakdar IS; Department of Oral and Maxillofacial Radiology, Faculty of Dentistry, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey.
Ezhov M; Diagnocat Inc, San Francisco, CA, USA.
Kravtsov A; Diagnocat Inc, San Francisco, CA, USA.
Özyürek T; Department of Endodontics, Faculty of Dentistry, Istanbul Medeniyet University, Istanbul, Turkey.

Int Endod J ; 53(5): 680-689, 2020 May.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31922612

Asunto(s)

Enfermedades Periapicales; Inteligencia Artificial; Tomografía Computarizada de Haz Cónico; Humanos; Reproducibilidad de los Resultados; Raíz del Diente

Palabras clave

artificial intelligence; cone-beam computed tomography; deep learning; periapical pathology

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Enfermedades Periapicales Tipo de estudio: Guideline / Prognostic_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Int Endod J Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Turquía Pais de publicación: Reino Unido

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