آلبرت استولو

آلبرت استولو (متولد 1959) فیزیکدان کانادایی است. وی کرسی تحقیقاتی کانادا در زمینه فوتونیک مولکولی ، استاد کامل شیمی و علوم بیومولکولی و فیزیک و عضو م Instituteسسه زیست شناسی سیستمهای اتاوا در دانشگاه اتاوا است. وی بنیانگذار و عضو دائمی گروه Photonics مولکولی در شورای تحقیقات ملی کانادا است. وی استاد کمکی شیمی و فیزیک در دانشگاه کوئین در کینگستون ، و دانش آموخته دانشکده فارغ التحصیل در گروه فیزیک ، دانشگاه فلوریدا مرکزی و عضو مرکز فوتونیک افراطی و کوانتومی مکس پلانک-اووتاوا است. 

فهرست تصویربرداری پزشکی

شرح

‘فهرست تصویربرداری پزشکی’ یک همراه ضروری برای دانشجویان رادیوگرافی تشخیصی و پزشکان تصویربرداری تازه واجد شرایط است که برای دسترسی آسان به توصیفات و بحث در مورد بسیاری از جنبه های تصویربرداری پزشکی مانند پیش بینی رادیوگرافی ، موقعیت ، روش ها و معاینات بالینی طراحی شده است.

این فهرست شامل چندین لیست ، جدول و بحث در ارتباط با رادیوگرافی ، CT ، MRI lمولفه هایی مانند عوامل حاجب رادیولوژیکی ، پاسخ به واکنش های کنتراست ، ایمنی MRI است. واژه نامه ای از اصطلاحات و تعاریف به علاوه لیستی از اختصارات موجود در رادیولوژی وجود دارد. جداول ارائه شده است که ترتیب و نوع معاینه را نشان می دهد که باید توسط کالج رادیولوژیست سلطنتی انگلستان انجام شود.

هوش مصنوعی در پزشکی: اعتبار سنجی و طراحی مطالعه

خلاصه

در طی چندین سال اخیر ، در حجم تحقیقات هوش مصنوعی (پزشکی) در پزشکی زیستی ، گسترش گسترده ای صورت گرفته است. همزمان ، ما شروع به دیدن اولین سیستم های هوش مصنوعی پزشکی کرده ایم که به سرعت در حال ترجمه از تحقیقات به عمل بالینی است. ارزیابی سیستم های هوش مصنوعی برای کارهای بالینی می تواند کاملا متفاوت از سایر کاربردهای هوش مصنوعی باشد. در پزشکی ، خطر اغلب بیشتر است - هم خطرات و هم پاداش ها. در این فصل ، ما مفاهیم کلیدی زیربنای طراحی ، عملکرد و اعتبار آزمایش های هوش مصنوعی پزشکی را کشف می کنیم. ما همچنین چندین چالش حل نشده را که این حوزه در حال حاضر با آن روبرو است بحث می کنیم.

چگونه می توان برنامه های هوش مصنوعی را توسعه داد

چگونه می توان برنامه های هوش مصنوعی را توسعه داد ؟

خلاصه

اگر زمینه ای وجود دارد که هوش مصنوعی در آن نوآوری های مخرب ایجاد می کند ، این مراقبت های بهداشتی است ، جایی که پزشکان باید مجموعه اطلاعات زیادی را در هر قسمت بالینی کنترل کنند. تحولات هوش مصنوعی بسیار خاص نشان داده شده است ، برای حل مشکلات تکراری و قاعده مند بدون زمینه بالینی با عملکردی مانند انسان مفید است ، و باید بیشتر از یک جایگزین رادیولوژیست درک شود. کمیت و ناهمگنی اطلاعاتی که در طی فرایند تفسیر تصویر توسط ذهن رادیولوژیست ها ارزیابی می شود ، زیاد است.  

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی اصطلاحی کلان است که برای توصیف استفاده از الگوریتم ها و نرم افزارهای یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی (AI) برای تقلید از شناخت انسان در تجزیه و تحلیل ، ارائه و درک داده های پیچیده پزشکی و مراقبت های بهداشتی استفاده می شود. به طور خاص ، هوش مصنوعی توانایی الگوریتم های رایانه ای برای تقریبی نتیجه گیری فقط بر اساس داده های ورودی است.

فناوری: در حال توسعه A.I. برنامه های کاربردی

هوش مصنوعی ، تعریف شده به عنوان هوش نمایش داده شده توسط ماشین ها ، در جامعه امروز کاربردهای بسیاری دارد. به طور خاص ، این AI ضعیف ، نوعی AI است که در آن برنامه هایی برای انجام وظایف خاص تولید می شوند ، که برای طیف گسترده ای از فعالیت ها از جمله تشخیص پزشکی ، سیستم عامل های تجارت الکترونیکی ، کنترل ربات ها و سنجش از دور استفاده می شود. هوش مصنوعی برای توسعه و پیشرفت در زمینه ها و صنایع مختلف ، از جمله امور مالی ، بهداشت و درمان ، آموزش ، حمل و نقل و غیره استفاده شده است.

نقش محاسبات تصویر پزشکی و یادگیری ماشین در بهداشت و درمان

نقش محاسبات تصویر پزشکی و یادگیری ماشین در بهداشت و درمان

خلاصه

محاسبات تصویری پزشکی در حال توسعه استراتژی های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل کمی ، خودکار و کمی اطلاعات مربوط به داده های تصویربرداری پزشکی به منظور پشتیبانی از تشخیص ، برنامه ریزی درمانی و پیگیری و تحقیقات پزشکی است. تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی با پیچیدگی خود داده ها - شامل تصاویر توموگرافی سه بعدی به دست آمده با روش های مختلف که براساس اصول فیزیکی مختلفی بنا شده اند ، هرکدام با ویژگی ها و محدودیت های ذاتی خود و نیز پیچیدگی صحنه - شامل عادی و آسیب شناختی پیچیده است. آناتومی و عملکرد ، با اشکال سه بعدی پیچیده و تنوع قابل توجه بین موضوع.  

مقدمه: تغییر بازی در رادیولوژی

مقدمه: تغییر بازی در رادیولوژی

خلاصه

رادیولوژیست ها با ترکیبی از تغییرات تکنولوژیکی روبرو هستند که می تواند و تأثیر بسزایی در حرفه آنها خواهد داشت. رسانه های جمعی در حال ایجاد یک هیاهوی واقعی در اطراف هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل خودکار تصویر هستند ، بدین وسیله فشار خارجی بر رادیولوژیست ها وارد می کنند تا ارزش و آینده حرفه خود را دوباره ارزیابی کنند. به نظر می رسد رادیولوژیست ها از طرف آنها چندان تمایلی به پذیرش و اجرای این فرصت های جدید فناوری ندارند.  

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

این کتاب مروری کامل از تحول مداوم در استفاده از هوش مصنوعی (AI) در مراقبت های بهداشتی و رادیولوژی را فراهم می کند ، که خوانندگان را قادر می سازد تا بینش عمیق تری در زمینه فناوری AI و تأثیرات فن آوری های جدید و نوظهور در تصویربرداری پزشکی داشته باشند. پس از مقدمه ای در مورد تغییر دهنده های بازی در رادیولوژی ، مانند فن آوری یادگیری عمیق ، با توضیح اصول اساسی و انواع و زیرگروه های AI ، سیر تکاملی فناوری AI در علوم محاسبات و محاسبات تصویر پزشکی شرح داده می شود. 

ضریب میرایی

ضریب میرایی توده ، یا ضریب میرایی پرتو باریک جرمی حجم یک ماده ، مشخص می کند که توسط پرتوی نور ، صدا ، ذرات ، یا انرژی یا ماده دیگر به راحتی می توان نفوذ کرد. علاوه بر نور مرئی ، ضرایب میرایی توده را می توان برای سایر تشعشعات الکترومغناطیسی (مانند اشعه X) ، صدا یا هر پرتوی دیگر که می توان تضعیف کرد ، تعریف کرد. ضریب تضعیف جرم واحد SI متر مربع بر کیلوگرم (متر مربع بر کیلوگرم) است. واحدهای معمول دیگر شامل cm2 / g (متداول ترین واحد ضرایب میرایی توده اشعه X) و mL⋅g − 1⋅cm-1 (که بعضی اوقات در شیمی محلول استفاده می شود) است. ضریب انقراض جمعی اصطلاحی قدیمی برای این کمیت است.