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J-GLOBAL ID：202602215094053449   整理番号：26A0536980

ディープラーニングを用いた特発性側彎症の進行予測の開発と検証:多施設コホート研究

Development and Validation of Deep Learning Models to Predict Curve Progression in Idiopathic Scoliosis: A multicenter cohort study

著者 (13件)： 高橋真治 (大阪公立大 整形外科) ,  市川翔太 (新潟大) ,  渡邊慶 (亀田第一病院 整形外科) ,  上田明希 (獨協医大 整形外科) ,  有馬秀幸 (浜松医大 医 整形外科) ,  大和雄 (浜松医大 医 整形外科) ,  竹内拓海 (杏林大 医 整形外科) ,  細金直文 (杏林大 医 整形外科) ,  岡本昌士 (新潟大) ,  梅津愛 (新潟大) ,  大場悠己 (信州大 医 整形外科) ,  近藤世範 (新潟大) ,  関庄二 (富山大 整形外科)
資料名： 日本脊椎前方側方進入手術学会プログラム・抄録集  (JALAS)
巻： 12th  ページ： 160 (WEB ONLY)  発行年： 2025年 
JST資料番号： F3024A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： 疾患予測技法 ,...

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分類 (2件)： 運動器系の診断  (GG02000M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： ディープラーニング ,  特発性側彎症 ,  予測 ,  開発 ,  検証 ,  施設 ,  コホート ,  研究