Opportunities, Applications and Risks
Buch, Englisch, 373 Seiten, Format (B × H): 183 mm x 260 mm, Gewicht: 1021 g
ISBN: 978-3-319-94877-5
Verlag: Springer International Publishing
Zielgruppe
Professional/practitioner
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Bildsignalverarbeitung
- Technische Wissenschaften Sonstige Technologien | Angewandte Technik Medizintechnik, Biomedizintechnik
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizintechnik, Biomedizintechnik, Medizinische Werkstoffe
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz
- Technische Wissenschaften Sonstige Technologien | Angewandte Technik Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Scanning
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizinische Mathematik & Informatik
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizinische Fachgebiete Bildgebende Verfahren, Nuklearmedizin, Strahlentherapie Radiologie, Bildgebende Verfahren
Weitere Infos & Material
PART I: INTRODUCTION: Introduction: Game changers in radiology.- PART II: TECHNIQUES: The role of medical imaging computing, informatics and machine learning in healthcare.- History and evolution of A.I. in medical imaging.- Deep Learning and Neural Networks in imaging: basic principles.- PART III DEVELOPMENT of AI APPLICATIONS: Imaging biomarkers.- How to develop A.I. applications.- Validation of A.I. applications.- PART IV: BIG DATA IN RADIOLOGY: The value of enterprise imaging.- Data mining in radiology.- Image biobanks.- The quest for medical images and data.- Clearance of medical images and data.- Legal and ethical issues in AI.- PART V: CLINICAL USE OF A.I. IN RADIOLOGY: Pulmonary diseases.- Cardiac diseases.- Breast cancer.- Neurological diseases.- PART VI: IMPACT of A.I. on RADIOLOGY: Applications of A.I. beyond image analysis.- Value of structured reporting for A.I..- The role of A.I. for clinical trials.- Market and economy of A.I.: evolution.- The role of an A.I. ecosystem for radiology.- Advantages and risks of A.I. for radiologists.- Re-thinking radiology.