К содержанию
РецензированоEN2025

RESULTS OF THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIAGNOSTICS OF PARONASAL SINUS DISEASES

Эргашев Жамол Джурабаевич · Якубов Режаббой Фарход угли

НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ АННАЛЫ КЛИНИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН · 2025

Аннотация

In modern otorhinolaryngology, radiological methods, in particular, cone-beam computed tomography, are the gold standard for diagnosing diseases of the paranasal sinuses. Materials and methods. The study is based on a dataset consisting of 2155 X-ray images in the coronal projection, extracted from 3D cone-beam computed tomography scans. Results. First test. The results of the first stage showed limited classification accuracy. The average accuracy was 55%, which is insufficient for clinical use, as the model often confused similar types of sinusitis (e.g., purulent maxillary sinusitis and maxillary ethmoiditis) due to insufficient data. Conclusion. The study showed that simple and accessible artificial intelligence tools can be effective for solving specific diagnostic tasks.

Доказательный фрагмент

«In modern otorhinolaryngology, radiological methods, in particular, cone-beam computed tomography, are the gold standard for diagnosing diseases of the paranasal sinuses.»

Образец извлечения

Демо-превью

In modern otorhinolaryngology, radiological methods, in particular, cone-beam computed tomography, are the gold standard for diagnosing diseases of the paranasal sinuses. Полный текст публикации CiteX не хранит — доступ к первоисточнику открывается по DOI согласно лицензии издателя и выбранному плану.

DOI не указан
Цитирований
0
Просмотров
0
Тип
Журнал
Страна
Узбекистан
Спросить CiteX об этой работе

Смежные источники

[3]МедицинаENРецензированоОткрытый доступ
ACUTE HEMATOGENIC OSTEOMYELITIS IN CHILDREN

СтатьиМИРЗАКАРИМОВ Бахромжон Халимжонович, МЕЛИБАЕВ Фарход Абдупаттохович2022

5