Название | Digital Dentistry |
---|---|
Автор произведения | Группа авторов |
Жанр | Медицина |
Серия | |
Издательство | Медицина |
Год выпуска | 0 |
isbn | 9781119852018 |
26 26 de Medeiros, F.C.F.L., Kudo, G.A.H., Leme, B.G. et al. (2018). Dental implants in patients with osteoporosis: a systematic review with meta‐analysis. Int. J. Oral Maxillofac. Surg. 47: 480–491.
27 27 Kavitha, M.S., An, S.Y., An, C.H. et al. (2015). Texture analysis of mandibular cortical bone on digital dental panoramic radiographs for the diagnosis of osteoporosis in Korean women. Oral Surg. Oral Med. Oral Pathol. Oral Radiol. 119 (3): 346–356.
28 28 Kavitha, M.S., Ganesh Kumar, P., Park, S.Y. et al. (2016). Automatic detection of osteoporosis based on hybrid genetic swarm fuzzy classifier approaches. Dentomaxillofac. Radiol. 45 (7): 20160076.
29 29 Tanny, L., Huang, B., Shaweesh, A., and Currie, G. (2021). Characterisation of anterior open bite in primary school‐aged children: a preliminary study with artificial neural network analysis. Int. J. Paediatr. Dent. 31 (5): 576–582.
30 30 Auconi, P., Caldarelli, G., Scala, A. et al. (2011). A network approach to orthodontic diagnosis. Orthod. Craniofac. Res. 14 (4): 189–197.
31 31 Kwak, G.H., Kwak, E.J., Song, J.M. et al. (2020). Automatic mandibular canal detection using a deep convolutional neural network. Sci. Rep. 10 (1): 5711.
32 32 Xu, J., Liu, J., Zhang, D. et al. (2021). Automatic mandible segmentation from CT image using 3D fully convolutional neural network based on DenseASPP and attention gates. Int. J. Comput. Assist. Radiol. Surg. 16: 1785–1794.
33 33 Kurt Bayrakdar, S., Orhan, K., Bayrakdar, I.S. et al. (2021). A deep learning approach for dental implant planning in cone‐beam computed tomography images. BMC Med. Imaging 21 (1): 86.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.