CareLit Fachartikel

Artificial intelligence for the classification of focal liver lesions in ultrasound – a systematic review

Marcel Vetter, Maximilian J Waldner, Sebastian Zundler, Daniel Klett, Thomas Bocklitz, Markus F Neurath, Werner Adler, Daniel Jesper · Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound · 2023 · Heft 04 · S. 395-407

Dokument
876547
CareLit-ID
Jahr
2023
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound
Autor:innen
Marcel Vetter, Maximilian J Waldner, Sebastian Zundler, Daniel Klett, Thomas Bocklitz, Markus F Neurath, Werner Adler, Daniel Jesper
Ausgabe
Heft 04 / 2023
Jahrgang 44
Seiten
395-407
Erschienen: 2023-08-01 00:00:00
ISSN
0172-4614
DOI
10.1055/a-2066-9372

Zusammenfassung

Zusammenfassung Raumforderungen der Leber finden sich in ca. 15 % abdominaler Ultraschalluntersuchungen. Die Diagnose der meisten benignen Läsionen kann bei charakteristischem Befund, z.B. bei Zysten, Hämangiomen und typischen fokalen Fettverteilungsvarianten, oft bereits in der B-Bild-Sonographie zuverlässig gestellt werden. Bei unklaren Befunden erhöht der Einsatz der Kontrastmittelsonographie (CEUS) die diagnostische Treffsicherheit bezüglich der Unterscheidung von benignen und malignen Leberläsionen. Künstliche Intelligenz beschreibt Anwendungen, die versuchen, in Bereichen wie der Klassifikation von Bildern…

Schlagworte

focal liver lesions artificial intelligence systematic review METHODS & TECHNIQUES ultrasound deep learning Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound