Beschreibung

Das Projekt „Künstliche Intelligenz in der orthopädischen Röntgendiagnostik“ zielt darauf ab, die KI-Technologie für den orthopädischen Einsatz weiterzuentwickeln. Basierend auf klinischen Problemen werden computergestützte Erkennungs- und Deep-Learning-Technologien verwendet, um Standard-2D-Röntgenbilder zu analysieren. Vollautomatische Messungen werden weiterentwickelt und optimiert und mit Goldstandardtechniken verglichen.

Details

Projektzeitraum 01.03.2022 - 28.02.2025
Fördergeber Bundesländer (inkl. deren Stiftungen und Einrichtungen)
Förderprogramm
GFNÖ
Department

Department für Gesundheitswissenschaften, Medizin und Forschung

Zentrum für Regenerative Medizin

Projekt­verantwortung (Universität für Weiterbildung Krems) Univ.-Prof. Dr. Stefan Nehrer, MSc
Projekt­mitarbeit

Publikationen

Stotter, C.; Klestil, T.; Chen, C.; Hummer, A.; Salzlechner, C.; Angele, P.; Nehrer, S. (2023). Artificial intelligence-based analyses of varus leg alignment and after high tibial osteot-omy show high accuracy and reproducibility. KSSTA, 2023: 10.1007/s00167-023-07644-0

Stotter, Ch.; Klestil, T.; Röder, Ch.; Reuter, P.; Chen, K.; Emprechtinger, R.; Hummer, A.; Salzlechner, Ch.; DiFranco, M.; Nehrer, S. (2023). Deep Learning for Fully Automated Radiographic Measurements of the Pelvis and Hip. Diagnostics (Basel), 29; 13(3): 497

Chen,K.; Stotter, C.; Klestil, T.; Nehrer, S.; (2022). Artificial Intelligence in Orthopedic Radiography Analysis: A Narrative Review. Diagnostics, 12(9):2235: 10.3390/diagnostics12092235

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