فیزیک تصویربرداری پزشکی

جنبه‌های تشکیل تصویر در تصویربرداری پزشکی، از جمله سیستم‌هایی که از پرتوهای یونیزان (اشعه ایکس، پرتوهای گاما) یا تکنیک‌های غیریونیزان (سونوگرافی، نوری، حرارتی، رزونانس مغناطیسی یا تصویربرداری ذرات مغناطیسی استفاده می‌کنند). مقالاتی با ماهیت نظری، یا گزارش نتایج تجربی جدید، یا توصیف کاربردهای تکنیک‌های هوش مصنوعی دعوت می‌شوند. موضوعات مورد علاقه خاص عبارتند از روش‌های جدید برای تشکیل تصویر، روش‌های تجربی و نتایج مربوط به عملکرد تصویر، الگوریتم‌های بازسازی و تصحیح تصویر، مواد آشکارساز و طراحی الکترونیکی، مدل‌سازی تحلیلی و کامپیوتری سیستم‌های تصویربرداری، و فیزیک رسانه‌های کنتراست. کارهایی که به سمت تصویربرداری از سوژه های انسانی، حیوانات کوچک یا نمونه های بافتی انجام می شود استقبال می شود. این کنفرانس همچنین کاربردهای مختلف تصویربرداری خاص ناشی از چارچوب تصویربرداری کلی فوق الذکر را پوشش خواهد داد، به عنوان مثال کاربردهای تصویربرداری قلبی عروقی یا عصبی. مقالات اصلی به ویژه در زمینه های زیر درخواست می شود:

روش هوش مصنوعی به طور خودکار فرسایش پلاک را در شریان های قلب بر اساس تصاویر OCT تشخیص می دهد

روش هوش مصنوعی به طور خودکار فرسایش پلاک را در شریان های قلب بر اساس تصاویر OCT تشخیص می دهد

محققان یک روش جدید هوش مصنوعی (AI) ایجاد کرده اند که می تواند به طور خودکار فرسایش پلاک را در شریان های قلب با استفاده از تصاویر توموگرافی انسجام نوری (OCT) تشخیص دهد.

تصویربرداری قلب و عروق و تجزیه و تحلیل تصویر

تصویربرداری قلب و عروق و تجزیه و تحلیل تصویر

تصویربرداری قلب و عروق: تصویربرداری قلب یک رادیولوژی تشخیصی است که از تصاویر پزشکی برای تشخیص بیماری های قلبی عروقی و تشخیص نقص در اندازه و شکل قلب استفاده می کند. برای تشخیص بسیاری از بیماری ها از جمله:

بیماری عروق کرونر قلب.

نارسایی قلبی یا مشکلات دریچه.

آسیب ناشی از حمله قلبی.

نقایص مادرزادی قلب

پریکاردیت

تومورهای قلبی

تجزیه و تحلیل تصویر: تجزیه و تحلیل تصویر شامل پردازش یک تصویر به اجزای اساسی برای حذف اطلاعات مهم است. تجزیه و تحلیل تصویر شامل کارهایی مانند یافتن اشکال، حذف نویز، شمارش اشیا، تشخیص لبه ها و محاسبه آمار برای تجزیه و تحلیل بافت یا کیفیت تصویر است. روش های مورد استفاده برای پردازش تصویر عبارتند از:

پردازش تصویر آنالوگ

پردازش تصویر دیجیتال

رادیولوژی دانشگاهی

تصویربرداری کودکان

تصویربرداری قفسه سینه

تصویربرداری مولکولی

تصویربرداری اسکلتی عضلانی

تصویربرداری و گرافیک پزشکی کامپیوتری

تصویربرداری پزشکی

تکنیک های تصویربرداری در چشم پزشکی

پرتودرمانی هدایت شده با تصویر

اصطلاحات پزشکی برای تصویربرداری اورولوژی

تصویربرداری قلب و عروق

گرایش ها و تکنیک های تصاویر 2 بعدی / 3 بعدی / 4 بعدی

تصویربرداری عصبی

رادیولوژی مداخله ای

کسب رادیولوژی اسکلتی

شیمی تجزیه و تحلیل رادیویی و هسته ای

رادیولوژی مداخله ای کودکان

پرتو انکولوژی

تشخیص جسم خارجی

رادیوسرجری در مقابل پرستاری رادیولوژی

رادیولوژی دانشگاهی

رادیوداروها

رادیولوژی عصبی

نوررادیولوژی بالینی

رادیولوژی دامپزشکی

تابش به سرطان

سرطان روده بزرگ رادیولوژی

پرتودرمانی حین عمل

رادیولوژی سرطان کولورکتال

سرطان های خاص اندام و ژنتیک سرطان

کشف و توسعه داروی ضد سرطان

رویکردهای جدید برای درمان سرطان

ایمونوتراپی سرطان و درمان با سلول های بنیادی

تاثیرات اجتماعی-اقتصادی سرطان

انکولوژی جراحی

تصویربرداری عصبی و رادیولوژی

تصویربرداری ماموگرافی

تصویربرداری قلب و عروق

تصویربرداری عصبی

تصویربرداری مداخله ای

تصویربرداری از شکم

تصویربرداری قفسه سینه

تصویربرداری اسکلتی عضلانی

رشد رادیولوژی

روندهای فعلی رادیولوژی

هزینه و ارزش در رادیولوژی

بازار رادیولوژی

روندهای صنعت رادیولوژی

نقش تصویربرداری Annexin A5 در درمان سرطان

تشخیص سرطان سینه با غربالگری ماموگرافی

اسکن PET/CT برای سرطان

تصویربرداری رزونانس مغناطیسی چند پارامتری (MP-MRI) در مدیریت سرطان پروستات

پیش آگهی سرطان

نقش CT، MRI، US و PET در تصویربرداری سرطان کبد

تصویربرداری پزشکی جراحی را کاهش می دهد

پیشرفت در تصویربرداری شکم

توموگرافی کامپیوتری آنژیوگرافی

درمان انکولوژی

درمان سرطان پروستات

درمان سرطان ریه

پیشرفت در تکنیک ها و کاربردهای MRI

ماموگرافی دیجیتال برای سرطان سینه

پیشرفت در ریه مداخله ای تشخیصی.

پیشرفت در تصویربرداری ماموگرافی

پیشرفت در تصویربرداری از سلول های گانگلیونی شبکیه

تصویربرداری OCT شبکیه

تصویربرداری قلب و عروق

خلاصه

تجزیه و تحلیل عملکرد قلب نقش مهمی در قلب و عروق بالینی برای مدیریت بیمار، تشخیص بیماری، ارزیابی خطر و تصمیم گیری در درمان دارد. تعیین حفره های سمت راست و چپ، و همچنین عروق اصلی، گام مهمی در قلب و عروق بالینی برای تشخیص بیماری قلبی است. تصویربرداری پزشکی یک ابزار تشخیصی غیر تهاجمی برای مطالعه آناتومی قلب و تشخیص تغییرات پاتولوژیک که در حالت‌های بیماری مانند کاردیومیوپاتی متسع، کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک و اختلال عملکرد بطن راست رخ می‌دهد، فراهم می‌کند. اتوماسیون دقیق کار مربوطه می تواند بخش تشخیصی را تسریع کند و به تصمیم گیری های درمانی کمک کند. در این فصل، رویکردهای اخیر یادگیری ماشینی را که برای تشخیص خودکار قلب بر اساس یادگیری عمیق و شبکه‌های متخاصم مولد استفاده شده‌اند مرور می‌کنیم و کاربرد اخیر شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) را برای طبقه‌بندی، تشخیص، تقسیم‌بندی، ثبت، بازسازی تصویر، توضیح می‌دهیم. و سنتز بیشتر در تصویربرداری قلبی عروقی. در ادامه، مجموعه داده‌های عمومی قلب را با چالش‌های باز مرور می‌کنیم و فصل را با محدودیت‌های GAN و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده به پایان می‌رسانیم.

هوش مصنوعی در تصویربرداری قلب و عروق: وضعیت هنر و مفاهیم برای متخصص قلب تصویربرداری

هوش مصنوعی در تصویربرداری قلب و عروق: وضعیت هنر و مفاهیم برای متخصص قلب تصویربرداری

خلاصه

مراقبت های بهداشتی، به طور قابل تصور، بیش از هر حوزه دیگری از تلاش های انسانی، دارای بیشترین پتانسیل برای تحت تاثیر قرار گرفتن توسط هوش مصنوعی (AI) است. این پتانسیل توسط چندین گزارش نشان داده شده است که عملکرد برابر یا فوق بشری را در وظایف پزشکی که هدف آنها بهبود کارایی، تشخیص و پیش آگهی است، نشان می دهد. این بررسی بر روی وضعیت هنر کاربردهای هوش مصنوعی در تصویربرداری قلب و عروق تمرکز دارد. این یک نمای کلی از برنامه‌های کاربردی و مطالعات انجام‌شده فعلی، از جمله ارزش بالقوه، پیامدها، محدودیت‌ها و جهت‌های آینده هوش مصنوعی در تصویربرداری قلبی عروقی را ارائه می‌کند.

پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی شیوه‌ی طبابت پزشکان را به طرز چشمگیری تغییر دهد. در کوتاه مدت، به پزشکان در انجام کارهای آسان، مانند خودکارسازی اندازه‌گیری‌ها، پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌های بزرگ، و قرار دادن یافته‌های بالینی در یک زمینه مبتنی بر شواهد کمک می‌کند. در درازمدت، هوش مصنوعی نه تنها به پزشکان کمک می‌کند، بلکه این پتانسیل را دارد که دسترسی به داده‌های سلامتی و سلامتی بیماران و مراقبان آنها را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد. این به بیماران توانمند می شود. از دیدگاه یک پزشک، کمک قابل اعتماد هوش مصنوعی برای حمایت از تصمیم گیری بالینی در دسترس خواهد بود. اگرچه تعداد مطالعات قلبی عروقی که هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند در حال افزایش است، برنامه‌های کاربردی تازه شروع به نفوذ به مراقبت‌های بالینی معاصر کرده‌اند.

معرفی

هر سال، بیشتر و بیشتر بررسی های تصویربرداری قلب انجام می شود [52]. این امر تحت تأثیر عوامل متعددی مانند افزایش پذیرش تصویربرداری است که در طول سال‌ها نقش فزاینده‌ای در تشخیص، مدیریت و نظارت بر نتیجه درمان ایفا کرده است. علاوه بر این، تصویربرداری به طور گسترده‌تری در دسترس قرار گرفته است و تجهیزات تصویربرداری نه تنها دقیق‌تر، بلکه سریع‌تر و ارزان‌تر شده‌اند. بهبود کیفیت و تفسیرپذیری مطالعات تصویربرداری نه تنها منجر به افزایش رضایت بیمار شده است، بلکه می تواند به افزایش اطمینان پزشک از منظر بالینی و قانونی منجر شود. از منظر اقتصادی، افزایش جهانی هزینه های مراقبت های بهداشتی تا حدی به افزایش تعداد واحدهای تصویربرداری موجود در بیمارستان و در نتیجه افزایش تعداد مطالعات تصویربرداری انجام شده مربوط می شود [50]. با این حال، گسترش قابلیت های تصویربرداری و تجزیه و تحلیل های بعدی، محدودیت های بهره وری یک متخصص تصویربرداری متوسط ​​را افزایش می دهد. هوش مصنوعی پزشکی (AI) راه حلی برای ارزیابی استاندارد تعداد فزاینده تصاویر پزشکی است. ادبیات علمی نشان می‌دهد که رایانه‌های هوشمندی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند راهنمایی و کمک در حین کسب و ارزیابی تصویر ارائه دهند. این به طور بالقوه تأثیر قابل توجهی بر حجم کاری پزشک دارد.

یادگیری ماشینی در پزشکی قلب و عروق

شرح

یادگیری ماشینی در پزشکی قلب و عروق به کاربردهای در حال گسترش هوش مصنوعی (AI)، به ویژه یادگیری ماشینی (ML)، در مراقبت های بهداشتی و پزشکی قلب و عروق می پردازد. این کتاب بر تأکید بر ML برای کاربردهای زیست‌پزشکی متمرکز است و خلاصه‌ای جامع از گذشته و حال هوش مصنوعی، مبانی ML و کاربردهای بالینی ML در پزشکی قلبی عروقی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پزشکی دقیق ارائه می‌کند. این به خوانندگان کمک می کند تا نحوه عملکرد ML همراه با محدودیت ها و نقاط قوت آن را درک کنند، به طوری که می توانند از قدرت محاسباتی آن برای ساده کردن گردش کار و بهبود مراقبت از بیمار استفاده کنند. هم برای پزشکان و هم برای مهندسان مناسب است. ارائه الگویی برای پزشکان برای درک زمینه های کاربرد یادگیری ماشینی در تحقیقات قلبی عروقی؛ و به دانشمندان و مهندسان کامپیوتر در ارزیابی تأثیر فعلی و آتی یادگیری ماشینی بر پزشکی قلبی عروقی کمک کند.

شرح

یادگیری ماشینی در پزشکی قلب و عروق به کاربردهای در حال گسترش هوش مصنوعی (AI)، به ویژه یادگیری ماشینی (ML)، در مراقبت های بهداشتی و پزشکی قلب و عروق می پردازد. این کتاب بر تأکید بر ML برای کاربردهای زیست‌پزشکی متمرکز است و خلاصه‌ای جامع از گذشته و حال هوش مصنوعی، مبانی ML و کاربردهای بالینی ML در پزشکی قلبی عروقی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و پزشکی دقیق ارائه می‌کند. این به خوانندگان کمک می کند تا نحوه عملکرد ML همراه با محدودیت ها و نقاط قوت آن را درک کنند، به طوری که می توانند از قدرت محاسباتی آن برای ساده کردن گردش کار و بهبود مراقبت از بیمار استفاده کنند. هم برای پزشکان و هم برای مهندسان مناسب است. ارائه الگویی برای پزشکان برای درک زمینه های کاربرد یادگیری ماشینی در تحقیقات قلبی عروقی؛ و به دانشمندان و مهندسان کامپیوتر در ارزیابی تأثیر فعلی و آتی یادگیری ماشینی بر پزشکی قلبی عروقی کمک کند.

ویژگی های کلیدی

یک نمای کلی از یادگیری ماشین را برای مخاطبان بالینی و مهندسی ارائه می دهد

پیشرفت های اخیر در پزشکی قلب و عروق و هوش مصنوعی را خلاصه کنید

در مورد مزایای استفاده از یادگیری ماشین برای تحقیقات نتایج و پردازش تصویر بحث می کند

به کاربرد روزافزون این فناوری جدید می پردازد و برخی از چالش های منحصر به فرد مرتبط با چنین رویکردی را مورد بحث قرار می دهد.

خوانندگان

محققان قلب و عروق، پزشکان شاغل، و مهندسان درگیر در تحقیقات زیست پزشکی. دانشمندان کامپیوتر

فهرست مطالب

1. پیشرفت های تکنولوژیکی در پزشکی دیجیتال

2. مروری بر هوش مصنوعی: مبانی و الگوریتم های پیشرفته

3. یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل پیشگو

4. یادگیری عمیق برای کاربردهای زیست پزشکی

5. شبکه متخاصم مولد برای تصویربرداری قلب و عروق

6. پردازش زبان طبیعی

7. پیشرفت های معاصر در تصویربرداری پزشکی

8. اولتراسوند و هوش مصنوعی

9. توموگرافی کامپیوتری و هوش مصنوعی

10. تصویربرداری تشدید مغناطیسی و هوش مصنوعی

11. تصویربرداری هسته ای و هوش مصنوعی

12. رادیومیک در تصویربرداری قلب و عروق: اصول و پیامدهای بالینی

13. تفسیر خودکار ردیابی های الکتروکاردیوگرافی

14. یادگیری ماشینی در ژنومیک قلبی عروقی، پروتئومیکس و کشف دارو

15. دستگاه های پوشیدنی و الگوریتم های یادگیری ماشینی برای ارزیابی سلامت قلب و عروق

16. آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

17. چالش های اخلاقی و قانونی

تدریس آناتومی با شکوفه ساتری

قلب و عروق

آترواسکلروز

تصویربرداری قلب و عروق

الکتروکاردیولوژی

نارسایی قلبی

فشار خون

کاردیولوژی مداخله ای

مداخلات عروق محیطی

پزشکی عروق

پژوهش بین رشته ای با تیم مهندس شکوفه ساتری

پژوهش بین رشته ای

تصویربرداری

تصویربرداری قلب و عروق

تصویربرداری جراحی و بینایی

بیوفوتونیک

رباتیک