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Small-Incision Vs Common Access Approach for Proximal Tibia Fractures Using Deep Learning Algorithm
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Small-Incision Vs Common Access Approach for Proximal Tibia Fractures Using Deep Learning Algorithm .

Evaluation of effects of small-incision approach treatment on proximal tibia fracture by deep learning algorithm-based magnetic resonance imaging.

Open Life Sci . 2023 Jul 6;18(1):20220624.
Autores contribuintes

X Li H Yu F Li Y He L Xu J Xiao

40 patients with proximal tibial fractures were randomized to receive either a small-incision approach (n=22) or standard of care (common access; n=18). To evaluate the outcomes, a deep learning algorithm (super-resolution reconstruction) was used to reconstruct the magnetic resonance imaging (MRI) images. Outcomes of interest included operative time, intra-operative blood loss, knee range of motion, full load time, complete healing time, therapeutic effects, peak signal-to-noise ratio (PSNR), and structural similarity index (SSIM). Operative time, intra-operative blood loss, and knee range of motion all favored the small-incision group compared to the common access group. Therapeutic effects (excellent, good, and different) all favored the small-incision group. Overall, PSNR and SSIM were significantly better after 3D reconstruction than before.

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OrthoEvidence. Small-Incision Vs Common Access Approach for Proximal Tibia Fractures Using Deep Learning Algorithm. ACE Report. 2023;305(2):19. Available from: https://myorthoevidence.com/AceReport/Show/small-incision-vs-common-access-approach-for-proximal-tibia-fractures-using-deep-learning-algorithm

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