Machine Learning and Deep Learning in Medical Imaging: Intelligent Imaging

深度学习 人工智能 透视图(图形) 计算机科学 医学影像学 质量(理念) 基础(证据) 工艺 人工神经网络 机器学习 工程管理 工程类 政治学 哲学 认识论 考古 法学 历史
作者
Geoffrey Currie,K Elizabeth Hawk,Eric M. Rohren,Alanna Vial,Ran Klein
出处
期刊:Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences [Elsevier]
卷期号:50 (4): 477-487 被引量:213
标识
DOI:10.1016/j.jmir.2019.09.005
摘要

Artificial intelligence (AI) in medical imaging is a potentially disruptive technology. An understanding of the principles and application of radiomics, artificial neural networks, machine learning, and deep learning is an essential foundation to weave design solutions that accommodate ethical and regulatory requirements, and to craft AI-based algorithms that enhance outcomes, quality, and efficiency. Moreover, a more holistic perspective of applications, opportunities, and challenges from a programmatic perspective contributes to ethical and sustainable implementation of AI solutions.
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