Dr. Kenneth Chen
-
kenneth.chen@donau-uni.ac.at
-
+43 2732 893-5438
-
Zum Kontaktformular
-
Campus Krems, Trakt D, 2. Stock, 2.08
- Universität für Weiterbildung Krems
- Zentrum für Regenerative Medizin
- Dr.-Karl-Dorrek-Straße 30
- 3500 Krems
- Österreich
Projekte (Auszug Forschungsdatenbank)
Laufende Projekte
Artificial intelligence in orthopedic radiography analysis
Projektzeitraum: 01.03.2022–31.12.2025
Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems): Stefan Nehrer
Fördergeber: Bundesländer (inkl. deren Stiftungen und Einrichtungen)
Publikationen (Auszug Forschungsdatenbank)
Chen, K.; Stotter, C.; Lepenik, C.; Klestil, T.; Salzlechner, C.; Nehrer, S.; (2024). Frontal plane mechanical leg alignment estimation from knee x-rays using deep learning. Osteoarthr Cartil Open, 2024 Nov 30;7(1):100551: 10.1016/j.ocarto.2024.100551
Chen, K.; Stotter, Ch.; Klestil, T.; Mitterer, J.; Lepenik, Ch.; Nehrer, S. (2024). Fully Automated Measurement of Cobb Angles in Coronal Plane Spine Radiographs. J. Clin Med, 2024, 13(14), 4122: https://doi.org/10.3390/jcm13144122
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
