Automatic Pharyngeal Phase Recognition in Untrimmed Videofluoroscopic Swallowing Study Using Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Networks

Background: Video fluoroscopic swallowing study (VFSS) is considered as the gold standard diagnostic tool for evaluating dysphagia. However, it is time consuming and labor intensive for the clinician to manually search the recorded long video image frame by frame to identify the instantaneous swallo...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Ki-Sun Lee, Eunyoung Lee, Bareun Choi, Sung-Bom Pyun
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	MDPI AG 2021-02-01
Loạt:	Diagnostics
Những chủ đề:	videofluoroscopic swallowing study action recognition deep learning convolutional neural network transfer learning
Truy cập trực tuyến:	https://www.mdpi.com/2075-4418/11/2/300
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!