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第107届北美放射学会(Radiological Society of North America,RSNA)年会人工智能亮点聚焦于:(1)新技术新算法:联邦学习破解数据孤岛难题,迁移学习应用于多中心数据;(2)真实年龄新概念:"影像-生理年龄";(3)AI赋能影像,从实验室走向临床应用,包括早期诊断、风险评估、预后预测、临床决策辅助、自动化智能测量等;(4)AI应用的挑战:数据"黑盒"、模型适用性,数据管理及法律责任等.结合近年文献,本文对2021 RSNA年会AI研究进行概述.

作者:林洁琼;黄燕琪;梁长虹;曾洪武

来源:磁共振成像 2022 年 13卷 3期

知识库介绍

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作者:
林洁琼;黄燕琪;梁长虹;曾洪武
来源:
磁共振成像 2022 年 13卷 3期
标签:
人工智能;深度学习;卷积神经网络;联邦学习;迁移学习;影像组学
第107届北美放射学会(Radiological Society of North America,RSNA)年会人工智能亮点聚焦于:(1)新技术新算法:联邦学习破解数据孤岛难题,迁移学习应用于多中心数据;(2)真实年龄新概念:"影像-生理年龄";(3)AI赋能影像,从实验室走向临床应用,包括早期诊断、风险评估、预后预测、临床决策辅助、自动化智能测量等;(4)AI应用的挑战:数据"黑盒"、模型适用性,数据管理及法律责任等.结合近年文献,本文对2021 RSNA年会AI研究进行概述.