Development and external validation of automated detection, classification, and localization of ankle fractures: inside the black box of a convolutional neural network (CNN) Article Swipe

Jasper Prijs , Zhibin Liao , Minh‐Son To , Johan Verjans , Paul C. Jutte , Vincent Stirler , Jakub Olczak , Max Gordon , Daniel Guss , Christopher W. DiGiovanni , Ruurd L. Jaarsma , Frank F. A. IJpma , Job N. Doornberg , Kaan Aksakal , Britt Barvelink , Benn J. A. Beuker , Anne Eva Bultra , Luisa e Carmo Oliviera , Joost W. Colaris , Huub H. de Klerk , Andrew D. Duckworth , Kaj ten Duis , Eelco Fennema , Jorrit S. Harbers , Ran Hendrickx , M D Heng , Sanne Hoeksema , Mike Hogervorst , Bhavin Jadav , Julie Jiang , Aditya V. Karhade , Gino M. M. J. Kerkhoffs , Joost Kuipers , Charlotte Laane , David W. G. Langerhuizen , Bart Lubberts , Wouter H. Mallee , Haras Mhmud , Mostafa El Moumni , Patrick Nieboer , Koen Oude Nijhuis , Peter M. A. van Ooijen , Jacobien H. F. Oosterhoff , Jai Rawat , David Ring , Sanne Schilstra , Jospeph Schwab , Sheila Sprague , Sjoerd A.S. Stufkens , Elvira Tijdens , Michel van der Bekerom , Puck van der Vet , Jean Paul de Vries , Klaus W. Wendt , Matthieu Wijffels , David Worsley · YOU? · · 2022 · Open Access · · DOI: https://doi.org/10.1007/s00068-022-02136-1