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Clinical Artificial Intelligence Applications in Radiology : Chest and Abdomen - 22/10/21

Doi : 10.1016/j.rcl.2021.07.001 
Sungwon Lee, MD, PhD, Ronald M. Summers, MD, PhD
 Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Department of Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center, Building 10, Room 1C224D, 10 Center Drive, Bethesda, MD 20892-1182, USA 

Corresponding author.

Resumen

Organ segmentation, chest radiograph classification, and lung and liver nodule detections are some of the popular artificial intelligence (AI) tasks in chest and abdominal radiology due to the wide availability of public datasets. AI algorithms have achieved performance comparable to humans in less time for several organ segmentation tasks, and some lesion detection and classification tasks. This article introduces the current published articles of AI applied to chest and abdominal radiology, including organ segmentation, lesion detection, classification, and predicting prognosis.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Keywords : Deep learning, Artificial intelligence, Radiology, Chest, Thorax, Abdomen, Pelvic


Esquema


 Funding: Not applicable.
 Conflicts of interest: Author R.M. Summers receives royalties from iCAD, ScanMed, Philips, Translation Holdings, and Ping An. His laboratory received research support from Ping An and NVIDIA.


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Vol 59 - N° 6

P. 987-1002 - novembre 2021 Regresar al número
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