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    首页> The Journal of arthroplasty> An Interpretable Machine Learning Model for Predicting 10-Year Total Hip Arthroplasty Risk.

    An Interpretable Machine Learning Model for Predicting 10-Year Total Hip Arthroplasty Risk.

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    作者： Seong Jun,Jang [1] ; Mark A,Fontana [2] ; Kyle N,Kunze [3] ; Christopher G,Anderson [3] ; Thomas P,Sculco [4] ; David J,Mayman [4] ; Seth A,Jerabek [4] ; Jonathan M,Vigdorchik [4] ; Peter K,Sculco [4]
    作者单位： Weill Cornell College of Medicine, New York, New York; Department of Orthopaedic Surgery, Hospital for Special Surgery, New York, New York. [1] Weill Cornell College of Medicine, New York, New York; Center for Analytics, Modeling, and Performance, Hospital for Special Surgery, New York, New York. [2] Department of Orthopaedic Surgery, Hospital for Special Surgery, New York, New York. [3] Department of Orthopaedic Surgery, Hospital for Special Surgery, New York, New York; Adult Reconstruction and Joint Replacement Service, Hospital for Special Surgery, New York, New York. [4]
    关键词 Artificial intelligencedeep learninghip dysplasiamachine learningosteoarthritistotal hip arthroplasty
    主题词 人类(Humans);女(雌)性(Female);男(雄)性(Male);关节成形术, 置换, 髋(Arthroplasty, Replacement, Hip);髋脱位, 先天性(Hip Dislocation, Congenital);骨关节炎(Osteoarthritis);关节(Joints);回顾性研究(Retrospective Studies)
    DOI 10.1016/j.arth.2023.03.087
    PMID 37019312
    发布时间 2023-06-12
    提交
    • 浏览2
    The Journal of arthroplasty

    The Journal of arthroplasty

    2023年38卷7S期

    S44-S50.e6页

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