發(fā)布時(shí)間：2021-12-24 10:57

　　隨著人工智能（AI）的迅速發(fā)展和日益廣泛的應(yīng)用,人們對(duì)自動(dòng)圖像處理和分類技術(shù)產(chǎn)生了極大的興趣,本年度RSNA年會(huì)上關(guān)于AI的研究報(bào)告按照部位進(jìn)行分類總結(jié)。各研究通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)分割圖像、研究圖像特征提取和圖像轉(zhuǎn)換,研發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)輔助診斷方法,比較不同AI模型如何提高成像效率、減少輻射劑量和對(duì)比劑劑量等,對(duì)臨床疾病進(jìn)行鑒別診斷和準(zhǔn)確分級(jí),進(jìn)而輔助臨床個(gè)體化治療方案的制定,且有望大幅降低影像醫(yī)師的工作負(fù)荷。 

【文章來(lái)源】：放射學(xué)實(shí)踐. 2020,35(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
中樞神經(jīng)系統(tǒng)
頭頸部
胸部
腹部
骨骼肌肉系統(tǒng)
影像技術(shù)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]自動(dòng)管電流技術(shù)聯(lián)合人工智能在COVID-19肺部低劑量CT中的應(yīng)用價(jià)值[J]. 李翔,王翔,楊欣,黃增發(fā),夏文華.  放射學(xué)實(shí)踐. 2020(09)
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本文編號(hào)：3550362