在部磁共振成像上训练的深度学习算法,用于预测从部前性狭窄症引起的根部疼痛的跨外围注射类固醇注射的结果

Ming Xing Wang1, Jeoung Kun Kim1, Min Cheol Chang2

  • 1Department of Business Administration, School of Business, Yeungnam University, Gyeongsan-si, Republic of Korea.

PubMed
概括

使用宫MRI图像的深度学习模型可以预测宫前狭窄症的转外皮类固醇注射 (TFESI) 的成功. 这种卷积神经网络 (CNN) 方法有助于预测根性疼痛的治疗结果.