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.
فن آوری های دیجیتال برای پزشکی بالینی
همگام با پیشرفت های فناوری نانو ، انتظار می رود که انقلاب دیجیتالی اقدامات پیشگویی مراقبت های بهداشتی و پزشکی دقیق را پیش ببرد و هزینه های مراقبت های بهداشتی را کاهش دهد. فن آوری های دیجیتالی منجر به رویکردهای جدیدی برای درمان بیماری ها از جمله پزشکی سیستم ها ، استفاده از بیولوژی سیستم شده است که ترکیبی از رویکردهای کلان تجربی و محاسباتی میان رشته ای است تا درک دقیق مکانیسم های پیچیده بیولوژیکی را فراهم کند. ادامه مطلب ...
چکیده: غربالگری ماموگرافی برای سرطان پستان نمونه ای از نقش ظهور هوش مصنوعی (AI) در تفسیر تصویر است. با تمرکز بر روی هوش مصنوعی برای انجام ماموگرافی ، در این مقاله نیاز به ایجاد پایگاه شواهد برای امکان پذیرتر شدن گسترده AI در سیستم های بهداشتی بیان می شود. این شامل تغییر تمرکز تحقیقات از مطالعات اولیه توسعه و اعتبار سنجی هوش مصنوعی با استفاده از مجموعه داده های تصویربرداری غنی شده با سرطان استاندارد ، به مطالعات مقایسه ای در مقیاس بزرگ است که کیفیت و تعمیم پذیری شواهد را بهبود می بخشد. چالش های دیگر برای پذیرش هوش مصنوعی در عمل نیز برای آگاهی از تحقیقات مورد بحث قرار خواهد گرفت.
این وبینار یک مرور اجرایی برای رهبران تصویربرداری و چشم پزشکی در مورد چگونگی تبدیل هوش مصنوعی (AI) در زمینه تصویربرداری پزشکی ارائه می دهد. مجری برنامه نیشانت موهان نمایشی عملی از چگونگی ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی یادگیری عمیق را از ابتدا ارائه می دهد و به حاضران در مورد چگونگی استفاده از این ابزار قدرتمند می دهد.
هوش مصنوعی (AI) به عنوان مخل ترین فناوری خدمات بهداشتی در قرن 21 اعلام می شود. بسیاری از مقالات تفسیری منتشر شده در عموم مردم و حوزه های بهداشت تشخیص می دهند که تصویربرداری پزشکی در خط مقدم این تغییرات است به دلیل ردپای بزرگ داده های دیجیتال ما. رادیومیکس در حال تبدیل تصاویر پزشکی به داده های با ابعاد بالا با قابلیت استخراج برای بهینه سازی تصمیم گیری بالینی است. با این حال ، برخی معتقدند که هوش مصنوعی می تواند با کنترل و تعادل اخلاقی بسیار کمی در محل کار نفوذ کند. ادامه مطلب ...
خلاصه
بدون تردید ، هوش مصنوعی (AI) امروزه بیشترین بحث در تحقیقات تصویربرداری پزشکی است ، چه در تشخیص و چه در زمینه درمانی. فقط برای تصویربرداری تشخیصی ، تعداد انتشارات مربوط به هوش مصنوعی از حدود 100-150 در سال در 2007-2008 به 1000-100 در سال در 2017-2018 افزایش یافته است. محققان از هوش مصنوعی برای شناسایی خودکار الگوهای پیچیده در داده های تصویربرداری و ارزیابی کمی ویژگی های رادیوگرافی استفاده کرده اند. ادامه مطلب ...
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی چیست؟
در رادیولوژی ، AI در چندین فرایند از جمله تعیین زمانبندی بیماران ، صورتحساب ، بهینه سازی کارکنان ، ایجاد پروتکل ها ، ارزیابی کیفیت تصویر ، کاهش دوز تابش و تفسیر تصویر کمک می کند.
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