From laser-on time to lithotripsy duration: how neural networks can refine "KIDNEY STONE CALCULATOR" predictions for ureteroscopic lithotripsy duration: preliminary results.

Panthier, Frédéric; Berthe, Laurent; Ghnatios, Chady; Smith, Daron; Traxer, Olivier

Panthier, Frédéric; Berthe, Laurent; Ghnatios, Chady; Smith, Daron; Traxer, Olivier.

Afiliación

Panthier F; Service d'Urologie, Assistance-Publique Hôpitaux de Paris, Hôpital Tenon, Sorbonne Université, 75020, Paris, France.
Berthe L; GRC N°20, Groupe de Recherche Clinique sur la Lithiase Urinaire, Hôpital Tenon, Sorbonne Université, 75020, Paris, France.
Ghnatios C; PIMM, UMR 8006 CNRS-Arts et Métiers ParisTech, 151 bd de L'Hôpital, 75013, Paris, France.
Smith D; Department of Urology, Westmoreland Street Hospital, and Clinical Microbiology, UCLH NHS Foundation Trust, London, UK.
Traxer O; PIMM, UMR 8006 CNRS-Arts et Métiers ParisTech, 151 bd de L'Hôpital, 75013, Paris, France.

World J Urol ; 42(1): 99, 2024 Feb 24.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-38400928

Asunto(s)

Cálculos Renales; Láseres de Estado Sólido; Litotripsia por Láser; Litotricia; Humanos; Ureteroscopía/métodos; Cálculos Renales/cirugía; Rayos Láser; Litotripsia por Láser/métodos; Holmio; Tulio

Palabras clave

Artificial intelligence; Deep learning; Flexible ureteroscopy; Holmium:YAG; Kidney stone calculator; Laser; Lithotripsy; Thulium fiber laser

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Litotricia / Cálculos Renales / Litotripsia por Láser / Láseres de Estado Sólido Límite: Humans Idioma: En Revista: World J Urol Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Francia Pais de publicación: Alemania

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