نوآوری هوش مصنوعی در تشخیص تصویربرداری پزشکی ۲۰۲۱
AI Innovation in Medical Imaging Diagnostics 2021

پیشرفت های اخیر در فناوری تصویربرداری پزشکی، مانند اسکنرهای CT و MRI، امکان ایجاد تصاویر سه بعدی و چهار بعدی دقیق تری را فراهم می کنند. این تصاویر قدرتمند برای کمک به تشخیص بیماران به حجم عظیمی از داده های دیجیتال نیاز دارند. هوش مصنوعی باید نقش حیاتی در پشتیبانی از تحلیل این داده های تصویربرداری پزشکی ایفا کند، اما این امر تنها زمانی امکان پذیر خواهد بود که متخصصان مراقبت های بهداشتی و هوش مصنوعی برای پذیرش پلتفرم های تفکر عمیق، مانند اتوماسیون در شناسایی بیماری ها در بیماران، با هم تعامل داشته باشند. «نوآوری هوش مصنوعی در تشخیص تصویربرداری پزشکی» یک منبع مرجع ضروری است که کاربردهای هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی را بررسی می کند و می تواند بیمارستان ها را به سمت کارآمدتر شدن در مدیریت برنامه های درمان بیماران از طریق تولید تصویربرداری سریع تر و کاهش دوزهای تشعشع از طریق روش های تصویربرداری PET و SPECT سوق دهد. این کتاب همچنین به بررسی این موضوع می پردازد که چگونه خوشه های داده از این تصاویر می توانند به بسته های کوچک داده تبدیل شوند که توسط بخش های مراقبت های بهداشتی قابل دسترسی باشند تا بینشی در زمان واقعی از مراقبت از بیمار و مداخلات مورد نیاز ارائه دهند. این کتاب با ارائه تحقیقات در موضوعاتی مانند مراقبت های بهداشتی کمکی، تشخیص سرطان و یادگیری ماشینی، به طور ایده آل برای مدیران مراقبت های بهداشتی، رادیولوژیست ها، تحلیلگران داده، متخصصان علوم کامپیوتر، متخصصان تصویربرداری پزشکی، تشخیص دهندگان، متخصصان پزشکی، محققان و دانشجویان طراحی شده است.

Recent advancements in the technology of medical imaging, such as CT and MRI scanners, are making it possible to create more detailed 3D and 4D images. These powerful images require vast amounts of digital data to help with the diagnosis of the patient. Artificial intelligence (AI) must play a vital role in supporting with the analysis of this medical imaging data, but it will only be viable as long as healthcare professionals and AI interact to embrace deep thinking platforms such as automation in the identification of diseases in patients. AI Innovation in Medical Imaging Diagnostics is an essential reference source that examines AI applications in medical imaging that can transform hospitals to become more efficient in the management of patient treatment plans through the production of faster imaging and the reduction of radiation dosages through the PET and SPECT imaging modalities. The book also explores how data clusters from these images can be translated into small data packages that can be accessed by healthcare departments to give a real-time insight into patient care and required interventions. Featuring research on topics such as assistive healthcare, cancer detection, and machine learning, this book is ideally designed for healthcare administrators, radiologists, data analysts, computer science professionals, medical imaging specialists, diagnosticians, medical professionals, researchers, and students.