هوش مصنوعی با یادگیری عمیق در پزشکی هسته ای
خلاصه
استفاده از یادگیری عمیق در تصویربرداری پزشکی در چند سال گذشته به سرعت افزایش یافته است و کاربردهایی را در کل خط لوله رادیولوژی پیدا کرده است، از بهبود عملکرد اسکنر گرفته تا تشخیص و تشخیص خودکار بیماری. این پیشرفت ها منجر به ایجاد طیف گسترده ای از رویکردهای یادگیری عمیق شده است که چالش های منحصر به فرد را برای روش های مختلف تصویربرداری حل می کند. این مقاله مروری بر این تحولات از نقطه نظر فنی ارائه می‌کند، روش‌های مختلف را دسته‌بندی می‌کند و اجرای آنها را خلاصه می‌کند. ما مقدمه ای بر طراحی شبکه های عصبی و روش آموزش آنها ارائه می دهیم، پس از آن نگاهی گسترده به کاربرد آنها در تصویربرداری پزشکی می اندازیم. ما بخش‌های مختلف خط لوله رادیولوژی را پوشش می‌دهیم، برخی از آثار تأثیرگذار را برجسته می‌کنیم و در مورد محاسن و محدودیت‌های رویکردهای یادگیری عمیق در مقایسه با سایر روش‌های سنتی بحث می‌کنیم. به این ترتیب، این بررسی در نظر گرفته شده است تا یک نمای کلی و در عین حال مختصر برای خواننده علاقه مند ارائه دهد، که پذیرش و تحقیقات بین رشته ای یادگیری عمیق در زمینه تصویربرداری پزشکی را تسهیل می کند.
زمینه
هوش مصنوعی (AI) در چند دهه اخیر پیشرفت سریعی داشته است که به دلیل افزایش روزافزون توان محاسباتی، الگوریتم‌های جدید و داده‌های موجود امکان‌پذیر شده است. این حجم رو به رشد داده در تمام صنایع از جمله مراقبت های بهداشتی مشاهده می شود. انواع داده‌های بیمار ثبت و در پرونده‌های سلامت الکترونیکی مانند نتایج آزمایشگاهی، گزارش‌ها، تجزیه و تحلیل DNA و داده‌های فعالیت و سلامت از پوشیدنی‌ها ثبت و ذخیره می‌شوند. حجم عمده ای از داده های مراقبت های بهداشتی از تصویربرداری پزشکی به دست می آید. با توجه به پیشرفت‌هایی که در کسب تصویر پزشکی صورت گرفته، روش‌های تصویربرداری جدید معرفی شده‌اند و میزان روش‌های تصویربرداری تشخیصی به سرعت در حال رشد است [1]. از پرتوهای ایکس دو بعدی در روزهای اولیه، تصویربرداری پزشکی به توموگرافی کامپیوتری چندوجهی، دینامیک و سه بعدی (CT)، تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، توموگرافی کامپیوتری گسیل تک فوتون (SPECT) و توموگرافی گسیل پوزیترون (PET) تکامل یافت. این افزایش حجم و پیچیدگی داده های تصویربرداری، بار کاری رادیولوژیست ها را افزایش می دهد. ب
توضیحات کتاب
اگرچه نظریه میدان الکترومغناطیسی کلاسیک (EM) به طور معمول در حساب برداری و معادلات دیفرانسیل تعبیه شده است، بسیاری از مفاهیم و ویژگی های اساسی را می توان با دانش ریاضی مقدماتی درک کرد. به طور کامل بازبینی و به روز شده، مقدمه اولیه بر بیوالکترومغناطیس، ویرایش دوم، فرآیند تحقیقات بین رشته ای را با معرفی دانشمندان علوم زیستی با مفاهیم اساسی میدان های EM تسهیل می کند.
این نسخه جدید عناصری از EM را مشخص می کند که برای دانشمندان زندگی که با فیزیکدانان و مهندسان برق کار می کنند مفید است. هر مفهوم با یک کاربرد و بحث مرتبط ارائه شده است. از جمله کاربردهای آن می توان به هایپرترمی، تحریک عصبی، MRI، NMR، سونوگرافی و ضربان قلب/دفیبریلاسیون اشاره کرد. با استفاده آزادانه از نمودارها و نمودارها، این نقطه دسترسی کیفی و گویا:
کل طیف فرکانس را از جریان مستقیم (DC) تا فرکانس های نوری پوشش می دهد
شامل بیش از 200 تصویر با 40 کاربرد پزشکی است
شامل مثال هایی از برنامه های واقعی برای توضیح مفاهیم
تمرکز بر توضیح کیفی مفاهیم کلیدی، اصول اساسی و رفتارهای مشخصه میدان های EM، بدون دقت ریاضی
قوانین عملی را برای درک موقعیت های واقعی ارائه می دهد
برخلاف کتاب‌های EM معمولی که به حساب برداری و معادلات دیفرانسیل جزئی نیاز دارند، فقط به یک پس‌زمینه جبر نیاز دارد.
این ویرایش دوم با ارائه یک نمای ساده از یک موضوع بسیار پیچیده، مقدمه‌ای در دسترس برای دانشمندان علوم زیستی و فن‌آوران پزشکی در مورد نحوه عملکرد میدان‌های EM، آنچه که آنها را کنترل می‌کند و عوامل مهم برای تنظیمات آزمایشی ارائه می‌کند.
فهرست مطالب
میدان های الکتریکی و مغناطیسی: مفاهیم اساسی. رفتار EM هنگامی که طول موج در مقایسه با اندازه جسم بزرگ است. رفتار EM هنگامی که طول موج تقریباً به اندازه جسم است. رفتار EM هنگامی که طول موج بسیار کوچکتر از جسم است. دزیمتری بیوالکترومغناطیسی الکترومغناطیسی در پزشکی: امروز و فردا. ضمیمه ها فهرست مطالب.
سیستمهای اصلی فناوری شتاب دهنده
برنامه های شتاب دهنده
فیزیک هسته ای کاربردی در پزشکی و صنعت
پرتوهای دینامیک و زمینه های الکترومغناطیسی ادامه مطلب ...
این همکاری امکان آزمایش دقیق ، اثربخشی ، ایمنی و قابلیت اطمینان در طولانی مدت نوروتکنولوژی را فراهم می آورد که در سیلوهای سنتی جوامع دانشگاهی ، صنعتی ، نظارتی و بالینی ممکن نیست.