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Artificial Intelligence for Brain Molecular Imaging - 20/11/21

Doi : 10.1016/j.cpet.2021.08.001 
Donna J. Cross, PhD a, , Seisaku Komori b, Satoshi Minoshima, MD, PhD a
a Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Utah, 30 North 1900 East #1A71, Salt Lake City, UT 84132-2140, USA 
b Future Design Lab, New Concept Design, Global Strategic Challenge Center, Hamamatsu Photonics K.K. 5000, Hirakuchi, Hamakita-ku, Hamamatsu-City, 434-8601 Japan 

Corresponding author. Department of Radiology and Imaging Sciences, University of Utah, 30 North 1900 East #1A71, Salt Lake City, UT 84132-2140.Department of Radiology and Imaging SciencesUniversity of Utah30 North 1900 East #1A71Salt Lake CityUT84132-2140

Résumé

AI has been applied to brain molecular imaging for over 30 years. The past two decades, have seen explosive progress. AI applications span from operations processes such as attenuation correction and image generation, to disease diagnosis and prediction. As sophistication in AI software platforms increases, and the availability of large imaging data repositories become common, future studies will incorporate more multidimensional datasets and information that may truly reach “superhuman” levels in the field of brain imaging. However, even with a growing level of complexity, these advanced networks will still require human supervision for appropriate application and interpretation in medical practice.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Deep learning, Brain molecular imaging, PET


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Vol 17 - N° 1

P. 57-64 - janvier 2022 Retour au numéro
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  • Evidence-Based Artificial Intelligence in Medical Imaging
  • David L. Streiner, Babak Saboury, Katherine A. Zukotynski
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  • Clinical Application of Artificial Intelligence in PET Imaging of Head and Neck Cancer
  • Seyed Mohammad H. Gharavi, Armaghan Faghihimehr

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