X射线成像、磁共振成像和核医学成像的案例研究
摘要：医学影像领域是医学科学中不可或缺的一部分，涉及使用各种形式的辐射来捕捉身体内部组织和器官的图像。这些图像为临床诊断提供了重要信息，本章将探讨X射线、核磁共振和核医学在检测严重疾病中的应用。然而，手动评估和存储这些图像可能是一项具有挑战性和耗时的过程。为了解决这个问题，基于人工智能（AI）的技术，特别是深度学习（DL），在从图像模态中进行系统特征提取和分类方面越来越受欢迎，从而帮助医生快速准确地诊断疾病。在本综述研究中，我们将重点研究基于AI的方法，特别是卷积神经网络（CNN），如何通过医学影像技术协助疾病检测。CNN是一种常用的图像分析方法，因其能够从原始输入图像中提取特征而广泛应用，因此将是本研究讨论的主要领域。因此，在这项研究中，我们将以CNN作为我们讨论使用医学影像技术诊断疾病的方法。
作者：Shuvra Sarker, Angona Biswas, MD Abdullah Al Nasim, Md Shahin Ali, Sai Puppala, Sajedul Talukder
论文ID：2306.02055
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-06-21