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Identifying Fatal Head Injuries on Postmortem Computed Tomography Using Convolutional Neural Network/Deep Learning: A Feasibility Study.
Garland, Jack; Ondruschka, Benjamin; Stables, Simon; Morrow, Paul; Kesha, Kilak; Glenn, Charley; Tse, Rexson.
Afiliación
  • Garland J; Forensic and Analytical Science Service, 480 Weeroona Rd, Lidcombe, NSW, 2141, Australia.
  • Ondruschka B; Institute of Legal Medicine, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Martinistraße 52 20251, Hamburg, Germany.
  • Stables S; Department of Forensic Pathology, LabPLUS, Auckland City Hospital, 2 Park Road, Grafton, Auckland, New Zealand, 1023.
  • Morrow P; Department of Forensic Pathology, LabPLUS, Auckland City Hospital, 2 Park Road, Grafton, Auckland, New Zealand, 1023.
  • Kesha K; Department of Forensic Pathology, LabPLUS, Auckland City Hospital, 2 Park Road, Grafton, Auckland, New Zealand, 1023.
  • Glenn C; Department of Forensic Pathology, LabPLUS, Auckland City Hospital, 2 Park Road, Grafton, Auckland, New Zealand, 1023.
  • Tse R; Department of Forensic Pathology, LabPLUS, Auckland City Hospital, 2 Park Road, Grafton, Auckland, New Zealand, 1023.
J Forensic Sci ; 65(6): 2019-2022, 2020 Nov.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32639630
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Autopsia / Tomografía Computarizada por Rayos X / Redes Neurales de la Computación / Aprendizaje Profundo / Traumatismos Craneocerebrales Tipo de estudio: Observational_studies Límite: Adolescent / Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: J Forensic Sci Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Australia Pais de publicación: Estados Unidos
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