هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

هوش مصنوعی در سایر جنبه های تصویربرداری پزشکی ، مانند دستیابی به تصویر ، تقسیم بندی و تفسیر ، غیر از تشخیص ، کاربردهای بسیاری دارد. با استفاده از هوش مصنوعی ، ممکن است داده های کمتری و در نتیجه تصویر سریعتر ضبط شود ، در حالی که محتوای غنی اطلاعات تصاویر MR را حفظ یا حتی تقویت کنید.

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

فصل 1. مبانی یادگیری ماشین

فصل 2. مقدمه ای بر یادگیری عمیق

فصل 3. استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

فصل 4. طراحی سیستم های هوش مصنوعی برای عمل بالینی

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

این کتاب که توسط نویسندگان با بیش از یک دهه تجربه در زمینه طراحی و توسعه سیستم های هوش مصنوعی (AI) در تصویربرداری پزشکی نوشته شده است ، خوانندگان را در درک یکی از جذاب ترین زمینه های امروزی راهنمایی می کند.

پس از توصیف مقدماتی تکنیک های کلاسیک یادگیری ماشین ، اصول یادگیری عمیق به روشی ساده و در عین حال جامع توضیح داده می شود. این کتاب سپس با یک دیدگاه تاریخی از چگونگی توسعه هوش مصنوعی پزشکی به موقع ، جزئیات کدام برنامه ها پیروز شده و کدام ها شکست خورده است ، از دوره سیستم های تشخیص رایانه به کامپیوتر تا برنامه های پیشرفته فعلی در یادگیری عمیق امروز ، که شروع به نمایش می گذارد ، ادامه می یابد. عملکرد یکسان با کارشناسان بالینی. 

تصویربرداری عصبی

فصل 1. تصویربرداری انتشار MR

فصل 2. مصنوعات و مشکلات موجود در MRI انتشار

فصل 3. تصویربرداری پرفیوژن MR

فصل 4. مصنوعات و مشکلات MRI پرفیوژن

 

تصویربرداری عصبی

طی دهه گذشته ، برخی از بزرگترین دستاوردها در زمینه تصویربرداری عصبی مربوط به پیشرفتهای چشمگیر در تکنیکهای تشدید مغناطیسی ، از جمله انتشار ، پرفیوژن ، طیف سنجی تشدید مغناطیسی و MRI عملکردی بوده است. چنین تکنیکهایی بینش ارزشمندی در مورد ریزساختار بافت ، ریز عروق ، متابولیسم و ​​اتصال مغز فراهم کرده است.

کتاب راهنمای تصویربرداری با تشدید مغناطیسی

تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) روشی است که در تصویربرداری پزشکی و رادیولوژی برای تجسم ساختارهای داخلی بدن استفاده می شود. از آنجا که MRI تضاد بسیار خوبی بین بافت های مختلف نرم ایجاد می کند ، این روش به ویژه برای تصویربرداری تشخیصی از مغز ، عضلات و قلب بسیار مفید است.

کاتتریزاسیون و مداخله قلبی عروقی

قلب و عروق مداخله ای به درمان مبتنی بر کاتتر برای بیماری های قلبی عروقی اشاره دارد و یکی از زمینه های سریع رشد در پزشکی است. این متن به روز شده پیشرفت های اخیر در مداخلات ساختاری قلب ، به ویژه روش های دریچه آئورت و میترال را بیان می کند. ظهور فناوری های جدید ، هم فرصت ها و هم چالش هایی را برای درمان بهینه بیماران قلب و عروق ایجاد می کند. اکنون متخصصان قلب و عروق در خط مقدم مداخلات محیطی و ساختاری قلب قرار دارند.

گروه آموزشی مهندس شکوفه ساتری

فهرست مطالب

تصویربرداری کرونر و پرفیوژن با رزونانس مغناطیسی قلب و عروق: وضعیت فعلی هنر تصویربرداری از قلب: تصویربرداری از قلب. تصویربرداری توپوگرافی / تشدید مغناطیسی بیماری پریکارد. تصویربرداری عروقی از سر و گردن. تصویربرداری تشدید مغناطیسی: آئورت و عروق Splanchnic. آنژیوگرافی رزونانس مغناطیسی محیطی. رزونانس تشدید مغناطیسی. ناهنجاری های عروقی. تصویربرداری جریان چهار بعدی. تصویربرداری رزونانس مغناطیسی برای نای ، برونچی و ریه. کاربردهای تصویربرداری رزونانس مغناطیسی بالینی برای ریه.  

تصویربرداری از سیستم قلب و عروق ، قفسه سینه و شکم

تصویربرداری از سیستم قلب و عروق ، قفسه سینه و شکم

تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) روشی است که در تصویربرداری پزشکی و رادیولوژی برای تجسم ساختارهای داخلی بدن استفاده می شود. از آنجا که MRI تضاد بسیار خوبی بین بافت های مختلف نرم ایجاد می کند ، این روش به ویژه برای تصویربرداری تشخیصی از مغز ، عضلات و قلب بسیار مفید است.

مگنتوآنسفالوگرافی (MEG)

مگنتوآنسفالوگرافی (MEG) یک تکنیک تصویربرداری عصبی کاربردی برای نقشه برداری از فعالیت مغز با ضبط میدان های مغناطیسی تولید شده توسط جریان های الکتریکی است که به طور طبیعی در مغز اتفاق می افتد ، با استفاده از مغناطیس سنج های بسیار حساس. آرایه های SQUIDs (دستگاه های تداخل کوانتومی ابررسانا) در حال حاضر متداول ترین مغناطیس سنج هستند ، در حالی که مغناطیس سنج SERF (بدون ریلکس شدن تبادل چرخش) برای ماشین های آینده در حال بررسی است. برنامه های MEG شامل تحقیقات اساسی در مورد فرآیندهای ادراکی و شناختی مغز ، محلی سازی مناطق تحت تأثیر آسیب شناسی قبل از برداشتن جراحی ، تعیین عملکرد قسمت های مختلف مغز و نوروفیدبک است. این را می توان در یک محیط بالینی برای یافتن مکان های ناهنجاری ها و همچنین در یک محیط آزمایشی برای اندازه گیری ساده فعالیت مغز استفاده کرد.