Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study

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Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study

Xueyang Han et al · Frontiers Media S.A · 2026

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Autor / responsable

Xueyang Han et al

Editorial

Frontiers Media S.A

Año

2026

ISSN

2296-858X

ISSN

2296-858X

Idioma

eng

Publicación seriada

A combined model of BCVA, TRAb, and NLR predicts response to intravenous methylprednisolone in dysthyroid optic neuropathy

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al, X. H. E. (2026). Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study. https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1857321

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al, Xueyang Han et. "Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study." 2026. https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1857321.

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al, Xueyang Han et. 2026. "Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study.". https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1857321.

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al, X. H. E. 2026, Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study, Frontiers Media S.A, available at: https://doi.org/10.3389/fmed.2026.1857321 [Accessed 28 Jun. 2026].

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Título: Correction: Development and validation of a deep learning-based automatic detection and classification model for femoral neck fractures using hip imaging: a retrospective multicenter diagnostic study

Autor / colaboradores: Xueyang Han et al

Editorial: Frontiers Media S.A

Año de publicación: 2026

ISSN: 2296-858X

ISSN: 2296-858X

Idioma: eng

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