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基于肩部X线影像的术前转子袖撕裂预测：融合卷积块注意力模块的神经网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过训练Faster R-CNN深度学习网络，只用38张手部X光图像，可高精准度地识别和定位远端桡骨骨折，准确性为96％，平均精度为0.866。比医生和放射科医师检测结果更准确。这技术可用于检测罕见疾病或常见疾病的罕见症状。
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关键要点
- 通过训练Faster R-CNN深度学习网络，仅用38张手部X光图像，能够高精准度识别和定位远端桡骨骨折。
- 该技术的准确性为96％，平均精度为0.866。
- 识别结果比医生和放射科医师的检测结果更为准确。
- 此技术可用于检测罕见疾病或常见疾病的罕见症状。
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