Testing a deep learning algorithm for automatic detection of prenatal ultrasound for under-resourced communities - 23/12/21
Doi : 10.1016/j.ajog.2021.11.595
Marika Toscano 1, Junior Arroyo 2, Ana C. Saavedra 2, Thomas J. Marini 1, Timothy M. Baran 1, Kathryn Drennan 1, Ann M. Dozier 1, Lorena Tamayo 3, Tina Zhao 1, Benjamin Castaneda 4
1 University of Rochester Medical Center, Rochester, NY
2 Laboratorio de Imágenes Médicas, Departamento de Ingeniería, Pontificia Universidad Católica del Perú, Lima, Lima
3 Medical Innovation & Technology, Lima, Lima
4 Pontifica Universidad Catolica del Peru, Lima, Lima
546
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Plan
© 2021
Publié par Elsevier Masson SAS.
Vol 226 - N° 1S
P. S353-S354 - janvier 2022 Retour au numéro
Article précédent
- Making the diagnosis of non-reassuring fetal status: Potential for implicit bias
- Bridget C. Huysman, Anthony O. Odibo, Ebony B. Carter, Jeannie C. Kelly, Antonina I. Frolova, Alison G. Cahill, Nandini Raghuraman
- The Risk of Transfusion after Implementation of a Standardized Obstetric Hemorrhage Protocol
- Roshini Zachariah, Elizabeth Rodier, Andrea Shields, Kathleen Zacherl
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
Déjà abonné à cette revue ?