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Objective Task-Based Evaluation of Artificial Intelligence-Based Medical Imaging Methods : Framework, Strategies, and Role of the Physician - 16/09/21

Doi : 10.1016/j.cpet.2021.06.013 
Abhinav K. Jha, PhD a, ⁎ , Kyle J. Myers, PhD b, Nancy A. Obuchowski, PhD c, Ziping Liu, BS d, Md Ashequr Rahman, BS d, Babak Saboury, MD, MPH, DABR, DABNM e, Arman Rahmim, PhD, DABSNM f, Barry A. Siegel, MD g
a Department of Biomedical Engineering, Mallinckrodt Institute of Radioly, Alvin J. Siteman Cancer Center, Washington University in St. Louis, 510 S Kingshighway Boulevard, St Louis, MO 63110, USA 
b Division of Imaging, Diagnostics, and Software Reliability, Office of Science and Engineering Laboratories, Center for Devices and Radiological Health, Food and Drug Administration (FDA), Silver Spring, MD, USA 
c Quantitative Health Sciences, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA 
d Department of Biomedical Engineering, Washington University in St. Louis, 1 Brookings Drive, St Louis, MO 63130, USA 
e Department of Radiology and Imaging Sciences, Clinical Center, National Institutes of Health, 9000 Rockville Pike, Bethesda, MD 20892, USA 
f Department of Radiology, Department of Physics, University of British Columbia, BC Cancer, BC Cancer Research Institute, 675 West 10th Avenue, Office 6-112, Vancouver, British Columbia V5Z 1L3, Canada 
g Division of Nuclear Medicine, Mallinckrodt Institute of Radiology, Alvin J. Siteman Cancer Center, Washington University School of Medicine, 510 S Kingshighway Boulevard #956, St Louis, MO 63110, USA 

∗Corresponding author.

Résumé

Artificial intelligence-based methods are showing promise in medical imaging applications. There is substantial interest in clinical translation of these methods, requiring that they be evaluated rigorously. We lay out a framework for objective task-based evaluation of artificial intelligence methods. We provide a list of available tools to conduct this evaluation. We outline the important role of physicians in conducting these evaluation studies. The examples in this article are proposed in the context of PET scans with a focus on evaluating neural network-based methods. However, the framework is also applicable to evaluate other medical imaging modalities and other types of artificial intelligence methods.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence (AI), Task-based evaluation, Medical imaging, Positron emission tomography (PET), Role of physician, Machine learning


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Vol 16 - N° 4

P. 493-511 - octobre 2021 Retour au numéro
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  • Artificial Intelligence in PET : An Industry Perspective
  • Arkadiusz Sitek, Sangtae Ahn, Evren Asma, Adam Chandler, Alvin Ihsani, Sven Prevrhal, Arman Rahmim, Babak Saboury, Kris Thielemans
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  • Artificial Intelligence and the Future of Diagnostic and Therapeutic Radiopharmaceutical Development : In Silico Smart Molecular Design
  • Bahar Ataeinia, Pedram Heidari

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