آنژیوگرافی و رادیولوژی

رشد رادیولوژی

روندهای فعلی در 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

آنژیوگرافی توموگرافی کامپیوتری

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

کلیه تجهیزات تصویربرداری

تصویربرداری

کلیه تجهیزات تصویربرداری

سی تی اسکنر

سیستم های فلوروسکوپی

دوربین های داخل دهانی

سیستم های ماموگرافی

اسکنرهای ام آر آی

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

فصل 1. مبانی یادگیری ماشین

فصل 2. مقدمه ای بر یادگیری عمیق

فصل 3. کاربرد هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

فصل 4. طراحی سیستم های هوش مصنوعی برای تمرین بالینی

فصل 5. چشم اندازهای آینده

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

هوش مصنوعی در بازار تصویربرداری پزشکی: نمای کلی ، سهم بازار ، درآمد ، تأثیر Covid-19 بر صنعت ، نرخ رشد ، فروشنده ، پویایی بازار و پیش بینی تا سال 2028

چند نکته از فهرست مطالب

فصل 1 معرفی SUV و مرور بازار

فصل 2 خلاصه اجرایی

فصل 3 تجزیه و تحلیل زنجیره صنعت

فصل 4 هوش مصنوعی جهانی در بازار تصویربرداری پزشکی ، بر اساس نوع

فصل 5 هوش مصنوعی در بازار تصویربرداری پزشکی ، بر اساس کاربرد

فصل 6 هوش مصنوعی جهانی در تجزیه و تحلیل بازار تصویربرداری پزشکی بر اساس مناطق

فصل 7 هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل بازار تصویربرداری پزشکی توسط کشورها

فصل 8: هوش مصنوعی اروپا در تجزیه و تحلیل بازار تصویربرداری پزشکی توسط کشورها

فصل 9 هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل بازار تصویربرداری پزشکی توسط کشورها

فصل 10 خاورمیانه و آفریقا هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل بازار تصویربرداری پزشکی توسط کشورها

فصل 11 هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل بازار تصویربرداری پزشکی توسط کشورها

فصل 12 چشم انداز رقابتی

فصل 13 چشم انداز صنعت

فصل 14 هوش مصنوعی جهانی در پیش بینی بازار تصویربرداری پزشکی

فصل 15 تجزیه و تحلیل امکان سنجی پروژه جدید

تصویربرداری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی

تصویربرداری قلبی هسته ای

تصویربرداری هسته ای قلب یک مثال معمولی است که تعیین مقدار تصویر نقش مهمی در تفسیر داده ها و تشخیص بیمار دارد. کمیت تصویر تکرارپذیر و قابل اعتماد متکی به تکنیک های قوی و الگوریتم های محاسباتی خوب طراحی شده است. این بخش عمده ای مربوط به الگوریتم های ریاضی ، فناوری رایانه و ابزارهای مختلف پردازش تصویر است. با این حال ، انگیزه اصلی برای تجزیه و تحلیل رایانه این است که ویژگی یک تصویر را به عنوان متریک به صورت الگوریتمی ، مستقل از تعصب یا تنوع ناظر ، ارزیابی کند.

این فصل برای مرور عناصر اساسی و رویکردهای مورد استفاده برای نمایش تصاویر پرفیوژن میوکارد در داده های عددی بصری تر طراحی شده است که پزشکان هسته ای را قادر می سازد تا تصمیم صحیح را اتخاذ کنند. روش ها می توانند در الگوریتم ها و نمونه گیری داده های آنها بسیار متفاوت باشد ، اما مطالعات اعتبار اهمیت آنها را ثابت کرد. تعداد نقص پرفیوژن میوکارد از نظر میزان ضایعه ، شدت ، برگشت پذیری مورد بررسی قرار گرفته است. تعیین پارامترهای عملکردی میوکارد شامل حجم و کسر خروجی نیز پوشش داده شد. علاوه بر این ، الگوریتم ها و بسته نرم افزاری مورد استفاده تجاری یا تئوریک به طور خلاصه نشان داده شد. ردیاب های قلبی PET مورد استفاده در تصویربرداری پرفیوژن میوکارد برجسته شدند و ترکیبات جدیدی نیز ذکر شد. همچنین در چند سال گذشته علاقه زیادی به معرفی هوش مصنوعی وجود داشت و روشهای یادگیری عمیق در تصویربرداری تشخیصی و تصویربرداری قلبی نیز از این قاعده مستثنی نبوده است. هنگامی که این فناوری های جدید تأیید شده و وارد روال بالینی شوند ، عملکرد و دقت تشخیصی بهبود می یابد.

یادگیری ماشین و رادیولوژی

یادگیری ماشین و رادیولوژی

گروهی از محققان در دانشگاه اوزاکا یک الگوریتم یادگیری عمیق ایجاد کرده اند که می تواند با اطمینان بسیاری از بیماری های عصبی ، از جمله صرع را تشخیص دهد. این برنامه نتایج مغناطیس آنفالوگرافی بیماران را اسکن می کند و تصاویر آنها را با ده ها هزار اسکن دیگر از بیماران سالم مقایسه می کند. سپس ضایعات بالقوه و سایر مناطق غیر طبیعی در مغز را شناسایی می کند. از آنجا که صرع اغلب در سراسر مغز گسترش می یابد ، شناسایی اسکن های غیر طبیعی در اسرع وقت برای بهبود گزینه های درمانی و نتایج نهایی بیماران بسیار مهم است.

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی: 4 مثال در انفورماتیک سلامت

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی: 4 مثال در انفورماتیک سلامت

هوش مصنوعی توانایی یک ماشین را برای یادگیری نحوه یادگیری انسان توصیف می کند ، به عنوان مثال ، از طریق تشخیص تصویر و کشف الگوها در شرایط پیچیده. هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی نحوه جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و توسعه اطلاعات برای مراقبت از بیمار را تغییر می دهد.

مهندسی پزشکی کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی و مدلهای شناختی

شرح

مهندسی پزشکی کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی و مدلهای شناختی بر ارتباط بین سه شاخه مختلف مهندسی متمرکز است: مهندسی پزشکی ، علوم شناختی و علوم کامپیوتر از طریق مدلهای هوش مصنوعی. این مدلها برای مطالعه نحوه اطاعت از سیستم عصبی و سیستم اسکلتی عضلانی از دستورات حرکتی از مغز ، و همچنین فرایندهای ذهنی اطلاعات در هنگام شناخت هنگامی که آسیب ها و بیماریهای عصبی در بدن انسان وجود دارد ، استفاده می شود.

یادگیری ماشین در پزشکی قلب و عروق

شرح

یادگیری ماشین در پزشکی قلب و عروق به کاربردهای روزافزون هوش مصنوعی (AI) ، به ویژه یادگیری ماشینی (ML) ، در مراقبت های بهداشتی و پزشکی قلبی عروقی می پردازد. این کتاب بر تأکید بر ML برای کاربردهای زیست پزشکی تمرکز دارد و خلاصه ای جامع از گذشته و حال AI ، مبانی ML و کاربردهای بالینی ML در طب قلبی عروقی را برای تجزیه و تحلیل پیش بینی و پزشکی دقیق ارائه می دهد.