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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Dong, Li [VerfasserIn]   i
 Ju, Lie [VerfasserIn]   i
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Titel:Retinal photograph-based deep learning system for detection of hyperthyroidism
Titelzusatz:a multicenter, diagnostic study
Verf.angabe:Li Dong, Lie Ju, Shiqi Hui, Lihua Luo, Xue Jiang, Zihan Nie, Ruiheng Zhang, Wenda Zhou, Heyan Li, Jost B. Jonas, Xin Wang, Xin Zhao, Chao He, Yuzhong Chen, Zhaohui Wang, Jianxiong Gao, Zongyuan Ge, Wenbin Wei and Dongmei Li
E-Jahr:2023
Jahr:29 August 2023
Umfang:12 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 10.04.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of Big Data
Ort Quelle:Berlin : SpringerOpen, 2014
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:10(2023), 1 vom: Aug., Seite 1-12
ISSN Quelle:2196-1115
Abstract:Screening for hyperthyroidism using gold-standard diagnostic criteria in the general population is not cost-effective, leading to a relatively high rate of undiagnosed and untreated patients. This study aimed to establish a deep learning-based system to detect hyperthyroidism based on retinal photographs.
DOI:doi:10.1186/s40537-023-00777-6
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1186/s40537-023-00777-6
 kostenfrei: Volltext: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-023-00777-6
 DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-023-00777-6
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Artificial intelligence
 Deep learning
 Hyperthyroidism
 Retina
 Retinal photographs
 Thyrotoxicosis
K10plus-PPN:188546519X
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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