Nov, 2023

正电子发射计算机断层扫描中人工智能的解剖学和生理学

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TL;DR人工智能在核医学领域的影响正在迅速增长，研究人员和临床医生力图将人工智能应用到 PET，临床医生将很快发现自己参与到从图像重建到增强报告的分子成像链的人工智能应用中，这种人工智能在 PET 成像中的不断扩大的存在将导致对与人工智能不熟悉的教育资源的更大需求。本文的目标是为那些不熟悉人工智能的人提供现代人工智能核心原理的图文指南，重点关注在 PET 成像中最有可能遇到的方面。我们描述了卷积神经网络、算法训练，并解释了常用的 U-Net 在分割和图像合成中的组件。
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发现论文，激发创造
  • 神经 MRI 采集的人工智能综述

    磁共振成像（MRI）与人工智能（AI）的复兴密切相关。通过利用 AI 在大规模优化和模式识别方面的能力，创新方法正在改变 MRI 采集流程，包括规划、序列设计和纠正采集伪影。这些新兴算法在增强采集步骤的效率和吞吐量方面展示了重要潜力。本综述讨论了神经 MRI 采集中几种重要的基于 AI 的方法，重点关注其技术进展、对临床实践的影响和潜在风险。

    Jun, 2024

  • X 光成像、MRI 和核成像案例研究

    本文综述了医学成像技术中使用人工智能特别是深度学习方法如卷积神经网络来协助医生快速而准确地诊断疾病。

    Jun, 2023

  • 应用人工智能于癌症组织成像的研究与早期检测的现状

    本文旨在回顾和概述当前人工智能在癌症组织成像方面所做的工作，提出了五个主要的任务模型，并讨论了这些方法面临的挑战和用于癌症预防和治疗的适应性。

    Jun, 2023

  • 自监督自适应残差估计生成对抗网络下的 PET 合成

    通过自我监督的自适应残差估计生成对抗网络（SS-AEGAN），我们引入了自适应残差估计映射机制 AE-Net，并采用自我监督的预训练策略来提高粗糙生成器的特征表示，实验证明 SS-AEGAN 在各种剂量降低因素下，始终优于最先进的合成方法。

    Oct, 2023

  • 基于神经影像生物标志物的阿尔茨海默病早期预测的人工智能研究述评

    通过 AI 技术应用于神经影像数据，潜在改善早期阿尔茨海默病的诊断、预后及管理。解决数据标准化、模型可解释性、泛化性、临床整合和道德考虑等挑战对于实现 AI 在阿尔茨海默病研究和临床实践中的完全潜力至关重要。研究者、临床医生和监管机构的合作努力是为了开发可靠、稳健和道德的 AI 工具，造福于阿尔茨海默病患者和社会所必需的。

    Jun, 2024

  • 量化相位成像与人工智能：一篇综述

    本文回顾了 QPI 和机器学习之间的协同作用，着重介绍了深度学习的应用，并提出了未来发展的实用指南和观点。

    Jun, 2018

  • 高容量脑神经影像异常检测的人工智能：系统综述与荟萃分析

    大多数研究评估神经影像学异常检测的人工智能模型不具备代表性的患者队列或不完全验证，导致其在现实任务中的泛化能力较差。本研究的目的是确定诊断试验的准确性，并总结支持使用执行首要、大容量神经影像任务的人工智能模型的证据。

    May, 2024

  • 大规模人工智能模型在放射学应用中的机遇与挑战

    受 ChatGPT 的影响，人工智能（AI）大型模型在全球范围内迎来了大规模的研究和开发。本文首先介绍了大型模型的发展历史、技术细节、工作流程以及多模态大型模型和视频生成大型模型的工作原理。其次，我们总结了 AI 大型模型在放射学教育、放射学报告生成、单模态和多模态放射学应用方面的最新研究进展。最后，本文还总结了放射学领域中大型 AI 模型面临的一些挑战，旨在更好地推动该领域的快速革命。

    Mar, 2024

  • 基于深度学习的 PET/CT 体积中肿瘤的分割：不同架构和训练策略的基准

    癌症诊断的深度学习神经网络架构与训练策略在自动切割 PET/CT 图像中的应用，取得了良好的效果，为精确的肿瘤学诊断和更有针对性、有效的癌症评估技术的发展做出了贡献。

    Apr, 2024

  • 通过道德和哲学原则确保可信赖的医疗人工智能

    本文讨论了人工智能在医疗领域中的应用，特别是在医学图像分析中的最新进展、现有标准以及应用人工智能所需考虑的伦理问题和最佳实践。我们探讨了人工智能的技术挑战和伦理挑战，以及在医院和公共组织中部署人工智能的影响和关键技术措施。最后，我们提出了未来解决人工智能在医疗应用中的伦理挑战的建议和方向。

    Apr, 2023