Evaluation and understanding of automated urinary stone recognition methods.

Date publication

avril 2022

Journal

BJU international

Auteurs

Membres identifiés du Cancéropôle Est :
Pr DAUL Christian, Dr ESCHWEGE Pascal, Pr HUBERT Jacques

Tous les auteurs :
El Beze J, Mazeaud C, Daul C, Ochoa-Ruiz G, Daudon M, Eschwège P, Hubert J

Lien Pubmed

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35484960

Résumé

To assess the potential of automated machine learning methods for recognizing urinary stones in endoscopy.

Référence

BJU Int. 2022 Apr 29;: