Computer-aided diagnosis and artificial intelligence in clinical imaging

Computer-aided diagnosis (CAD) komt snel in de radiologie mainstream. Het is al onderdeel geworden van het routine klinische werk voor de detectie van borstkanker met mammogrammen. De uitgang van de computer wordt gebruikt als een “second opinion” in het helpen van radiologen beeld interpretaties. Het computeralgoritme bestaat over het algemeen uit verschillende stappen die beeldverwerking, beeldfunctieanalyse en gegevensclassificatie kunnen omvatten via het gebruik van hulpmiddelen zoals kunstmatige neurale netwerken (ANN). In dit artikel, zullen we deze en andere huidige processen die zijn gekomen om te worden aangeduid als “artificial intelligence verkennen.”Een element van CAD, temporele aftrekking, is toegepast voor het verbeteren van interval veranderingen en voor het onderdrukken van ongewijzigde structuren (bijvoorbeeld, normale structuren) tussen 2 opeenvolgende radiologische beelden. Om misregistratie-artefacten op de temporele Aftrekken afbeeldingen te verminderen, is een niet-lineaire beeldvervormingstechniek ontwikkeld om het vorige beeld te matchen met het huidige. Ontwikkeling van de temporale aftrekking methode ontstaan met borst röntgenfoto ‘ s, met de methode vervolgens wordt toegepast op de borst computertomografie (CT) en nucleaire geneeskunde bot scans. Het nut van de temporale Aftrekken methode voor bot scans werd aangetoond door een observator studie waarin de leestijden en diagnostische nauwkeurigheid aanzienlijk verbeterd. Een aanvullende prospectieve klinische studie bevestigde dat de temporele aftrekking beeld kan worden gebruikt als een “second opinion” door radiologen met verwaarloosbare schadelijke effecten. ANN werd voor het eerst gebruikt in 1990 voor geautomatiseerde differentiële diagnose van interstitiële longziekten in CAD. Sindsdien is ANN op grote schaal gebruikt in CAD-schema ‘ s voor de detectie en diagnose van verschillende ziekten in verschillende beeldvormingsmodaliteiten, met inbegrip van de differentiële diagnose van longnodules en interstitiële longziekten in borstradiografie, CT, en positie emissie tomografie/CT. Het is waarschijnlijk dat CAD zal worden geïntegreerd in beeldarchiverings-en communicatiesystemen en zal een standaard van zorg voor diagnostische onderzoeken in het dagelijkse klinische werk worden.