Глубокое обучение в радиологии
Deep Learning in Radiology
Аннотация
Радиология по своей природе является специальностью, основанной на анализе данных, поэтому особенно хорошо подходит для применения методов обработки данных. Одним из таких методов стало глубокое обучение (DL), которое в последние годы превратилось в чрезвычайно мощный инструмент обработки изображений. В этой работе рабочая группа по глубокому обучению Альянса радиологических исследований Ассоциации университетских радиологов представляет врачам-рентгенологам обзор DL. Цель статьи — доступно для врачей-рентгенологов изложить основы DL, рассмотреть его применение в прошлом, настоящем и будущем, а также оценить, какую пользу этот новый мощный инструмент может принести в работе врача-рентгенолога. Описаны несколько направлений радиологии, в которых методы DL оказывают наиболее значимое влияние: выявление очаговых изменений или заболеваний, классификация, количественная оценка и сегментация. Также обсуждаются юридические и этические препятствия для внедрения этой технологии. Использование этого мощного инструмента может повысить точность интерпретации исследований, уменьшить число ошибок и позволить врачам-рентгенологам уделять больше времени пациентам.
Переведем эту статью за 1 час
Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.
Попробовать бесплатно →Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.