2024年6月1日-6月2日，不见不散。
现阶段，胸部平扫低剂量CT (LDCT)是肺癌筛查的标准成像方案。除了肺实质外，这种成像方式还提供了胸部解剖结构的高空间分辨率描述，从而可以对身体成分进行机会性评估。
该研究开发并验证了计算机化CMR解释，用于9,719例患者的11种CVD的筛查和诊断。
多项研究显示，肩袖撕裂患者常伴有肩关节不稳。然而，从X光片上评估解剖角度和肩部运动学需要对每个图像中的特定结构进行标记。
本文总结了肺癌领域利用人工智能手段进行病理学图像分析的应用进展，并对未来发展方向进行展望。
患者 2019 年发现肺部多发结节，今年部分结节增大。回复指出微小结节临床意义不大，分析患者 CT 影像后认为结节多为良性，风险小，可年度体检复查，解答患者疑问。
基于人工智能的重建方法通过卷积神经网络从大量完全采样的MR图像中预学习图像结构信息，并将预训练的知识应用于欠采样图像重建，允许高加速水平，并可同时保持高图像质量和潜力。
现阶段，人工智能(AI)越来越多地应用于医学成像中，试图减轻放射医师日益增长的工作量。已有研究表明，AI算法对传统的多色图像(CPI)具有较高的诊断精度，能够提高影像科医师对PE的检测水平。
每年全球约有3.3亿台手术正在进行中，随着手术需求的不断增加和等待名单的延长，AI在优化外科手术流程和提高手术效果方面的潜力正逐步显现。
今天我们给大家报道的是一个新科技，通过计算机技术和激光来实现胰腺癌的治疗，这个是欧盟资助的项目，旨在通过人工智能（AI）来改善胰腺癌患者的前景。
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