Artificial Intelligence in Medical Imaging / Ranschaert, Erik R. ; Morozov, Sergey ; Algra, Paul R.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Artificial Intelligence in Medical Imaging : Opportunities, Applications and Risks Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ranschaert, Erik R., ; Morozov, Sergey, ; Algra, Paul R., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 373 p. 104 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-94878-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Radiología  Red de computadoras  Informática Médica  Redes de comunicación informática  Informática de la Salud Clasificación: 6.160.757 Resumen: Este libro proporciona una descripción detallada de la evolución actual en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica y la radiología, lo que permite a los lectores obtener una visión más profunda de los antecedentes tecnológicos de la IA y los impactos de las tecnologías nuevas y emergentes en las imágenes médicas. Después de una introducción sobre los revolucionarios en radiología, como la tecnología de aprendizaje profundo, se describe la evolución tecnológica de la IA en la informática y la computación de imágenes médicas, con una explicación de los principios básicos y los tipos y subtipos de IA. Las secciones siguientes abordan el uso de biomarcadores de imágenes, el desarrollo y validación de aplicaciones de IA y diversos aspectos y cuestiones relacionados con el papel cada vez mayor de los macrodatos en radiología. Luego se describen diversas aplicaciones clínicas de la IA en la vida real para diferentes partes del cuerpo, lo que demuestra su capacidad para agregar valor a las prácticas radiológicas diarias. La sección final se centra en el impacto de la IA en la radiología y las implicaciones para los radiólogos, por ejemplo con respecto a la formación. Escrito por radiólogos y profesionales de TI, el libro será de gran valor para radiólogos, físicos médicos/clínicos, especialistas en TI y profesionales de la informática de imágenes. Nota de contenido: 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides a thorough overview of the ongoing evolution in the application of artificial intelligence (AI) within healthcare and radiology, enabling readers to gain a deeper insight into the technological background of AI and the impacts of new and emerging technologies on medical imaging. After an introduction on game changers in radiology, such as deep learning technology, the technological evolution of AI in computing science and medical image computing is described, with explanation of basic principles and the types and subtypes of AI. Subsequent sections address the use of imaging biomarkers, the development and validation of AI applications, and various aspects and issues relating to the growing role of big data in radiology. Diverse real-life clinical applications of AI are then outlined for different body parts, demonstrating their ability to add value to daily radiology practices. The concluding section focuses on the impact of AI on radiology and the implicationsfor radiologists, for example with respect to training. Written by radiologists and IT professionals, the book will be of high value for radiologists, medical/clinical physicists, IT specialists, and imaging informatics professionals. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Artificial Intelligence in Medical Imaging : Opportunities, Applications and Risks [documento electrónico] / Ranschaert, Erik R., ; Morozov, Sergey, ; Algra, Paul R.,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XV, 373 p. 104 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-94878-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Radiología  Red de computadoras  Informática Médica  Redes de comunicación informática  Informática de la Salud Clasificación: 6.160.757 Resumen: Este libro proporciona una descripción detallada de la evolución actual en la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica y la radiología, lo que permite a los lectores obtener una visión más profunda de los antecedentes tecnológicos de la IA y los impactos de las tecnologías nuevas y emergentes en las imágenes médicas. Después de una introducción sobre los revolucionarios en radiología, como la tecnología de aprendizaje profundo, se describe la evolución tecnológica de la IA en la informática y la computación de imágenes médicas, con una explicación de los principios básicos y los tipos y subtipos de IA. Las secciones siguientes abordan el uso de biomarcadores de imágenes, el desarrollo y validación de aplicaciones de IA y diversos aspectos y cuestiones relacionados con el papel cada vez mayor de los macrodatos en radiología. Luego se describen diversas aplicaciones clínicas de la IA en la vida real para diferentes partes del cuerpo, lo que demuestra su capacidad para agregar valor a las prácticas radiológicas diarias. La sección final se centra en el impacto de la IA en la radiología y las implicaciones para los radiólogos, por ejemplo con respecto a la formación. Escrito por radiólogos y profesionales de TI, el libro será de gran valor para radiólogos, físicos médicos/clínicos, especialistas en TI y profesionales de la informática de imágenes. Nota de contenido: 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. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides a thorough overview of the ongoing evolution in the application of artificial intelligence (AI) within healthcare and radiology, enabling readers to gain a deeper insight into the technological background of AI and the impacts of new and emerging technologies on medical imaging. After an introduction on game changers in radiology, such as deep learning technology, the technological evolution of AI in computing science and medical image computing is described, with explanation of basic principles and the types and subtypes of AI. Subsequent sections address the use of imaging biomarkers, the development and validation of AI applications, and various aspects and issues relating to the growing role of big data in radiology. Diverse real-life clinical applications of AI are then outlined for different body parts, demonstrating their ability to add value to daily radiology practices. The concluding section focuses on the impact of AI on radiology and the implicationsfor radiologists, for example with respect to training. Written by radiologists and IT professionals, the book will be of high value for radiologists, medical/clinical physicists, IT specialists, and imaging informatics professionals. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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