Application of deep learning technology for temporal analysis of videofluoroscopic swallowing studies

Temporal parameters during swallowing are analyzed for objective and quantitative evaluation of videofluoroscopic swallowing studies (VFSS). Manual analysis by clinicians is time-consuming, complicated and prone to human error during interpretation; therefore, automated analysis using deep learning...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Scientific reports Ročník 13; číslo 1; s. 17522 - 12
Hlavní autoři:	Jeong, Seong Yun, Kim, Jeong Min, Park, Ji Eun, Baek, Seung Jun, Yang, Seung Nam
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	London Nature Publishing Group UK 16.10.2023 Nature Publishing Group Nature Portfolio
Témata:	639/166 692/308 Deep Learning Deglutition - physiology Deglutition Disorders - diagnostic imaging Deglutition Disorders - etiology Esophageal sphincter Esophageal Sphincter, Upper Fluoroscopy - methods Humanities and Social Sciences Humans multidisciplinary Pharynx Science Science (multidisciplinary) Sphincter Swallowing
ISSN:	2045-2322, 2045-2322
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!