量化神经放射学方法

定量成像技术(CT / MR / x / PET)允许大脑结构的不同方面的评价和在某些形式微观结构、代谢产物和生物标志物在不同病理如痴呆、多发性硬化症(MS)、肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS),癫痫,创伤性脑损伤(TBI)、肿瘤和其他中枢神经系统(CNS)疾病。提供重要的信息关于大脑中枢神经系统疾病和病态在跟踪这些疾病是非常必要的一段时间。

诊断错误,材质报告和损伤检测是一个非常具有挑战性的领域测量由于各种疾病,病变特征(大小、形状和结构)和用户相关的放射性报告。使用最新的技术诊断包括:人工智能(AI),机器学习(ML), Radiomics、图像分析方法和其他人把我们带到一个精确的诊断和治疗。在这个研究课题的一个最重要的目标是关注发病率与自然(如原因和风险)放射诊断错误的过程。把一个真实的例子可能是测量误差在测量由于缺乏知识女士斑块的体积,与先前的研究比较。

本研究主题欢迎文章关注人工定量neuroradiological等机器学习方法(ML)的角色和radiomics以及人工智能(AI)内。我们感兴趣的主题包括,但不限于:
——先进的神经成像模式的分析
-定量测量
——在使用人工智能在放射学伦理学
——体积先生/ CT图像
——在放射学结构报告
——在放射学领域的方法论研究
——医疗成像应用于所有肌萎缩性侧索硬化症等神经系统疾病,肿瘤,广告、心理等。
——自动化质量控制工具
——夫人,fMRI, DTI、灌注、flowmetery先生,CT / MR血管造影和所有其他模式

我们承认Mojtaba先生Barzegar、医疗物理学家从德黑兰大学医学科学作为主题协调员这一研究课题的准备。他目前正在开展奖学金对于阿尔茨海默氏症,精神病学和神经放射学学会大脑映射和疗法(SBMT)作为一个最好的社会神经科学的战略规划和预防相关疾病。

关键字:人工智能,Radiomics、痴呆、脑Volumetery,图像生物标记、生物信息库,结构化报告、药物传输、图像分析、大数据

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。