Wrist Crack Classification Using Deep Learning and X-Ray Imaging

手腕 人工智能 计算机科学 心理学 医学 放射科
作者
Biswaranjan Senapati,Awad Bin Naeem,Muhammad Imran Ghafoor,Vivek Gulaxi,Friban Almeida,Manish Raj Anand,Saroopya Gollapudi,Chandra Jaiswal
出处
期刊:Lecture notes in networks and systems 卷期号:: 60-69 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-3-031-56950-0_6
摘要

Wrist cracks are the most prevalent kind of crack and have a high incidence rate. Although wrist cracks are often identified with X-ray medical imaging, the portrayal of cracks may sometimes provide issues. Wrist cracks are common in humans' wrist bones as a result of unintentional traumas like sliding. Many hospitals lack qualified specialists to identify wrist cracks. As a result, an automated method is necessary to lessen the strain on physicians while also identifying cracks. A CNN model for detecting wrist cracks obtained 0.98 accuracy, surpassing competitors, minimizing erroneous diagnoses and saving time in clinician assistance.
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