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Artificial Intelligence in Nuclear Cardiology - 11/06/25

Doi : 10.1016/j.hfc.2025.01.015 
Robert J.H. Miller, MD
 Department of Cardiac Sciences, University of Calgary, GAA08, 3230 Hospital Drive Northwest, Calgary, Alberta T2N 2T9, Canada 

Résumé

Artificial intelligence (AI) encompasses a variety of computer algorithms that have a wide range of potential clinical applications in nuclear cardiology. This article will introduce core terminology and concepts for AI including classifications of AI as well as training and testing regimens. We will then highlight the potential role for AI to improve image registration and image quality. Next, we will discuss methods for AI-driven image attenuation correction. Finally, we will review advancements in machine learning and deep-learning applications for disease diagnosis and risk stratification, including efforts to improve clinical translation of this valuable technology with explainable AI models.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Machine learning, Deep learning, Nuclear cardiology


Plan


 This article originally appeared in Cardiology Clinics, Volume 41 Issue 2, May 2023.


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Vol 21 - N° 3

P. 361-371 - juillet 2025 Retour au numéro
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  • Radionuclide Tracers for Myocardial Perfusion Imaging and Blood Flow Quantification
  • Teresa Mannarino, Roberta Assante, Adriana D’Antonio, Emilia Zampella, Alberto Cuocolo, Wanda Acampa
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  • Stress-First Myocardial Perfusion Imaging
  • Sean R. McMahon, Etee K. Patel, W. Lane Duvall

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