Multiparametric Oncologic Hybrid Imaging: Machine Learning Challenges and Opportunities

Zusammenfassung Hintergrund Maschinelles Lernen (ML) gilt als eine wichtige Technologie für die zukünftige Datenanalyse im Gesundheitswesen. Methode Die inhärent technologiegetriebene diagnostische Radiologie und Nuklearmedizin werden sowohl bei der Bildaufnahme als auch bei der Bildrekonstruktion von ML profitieren. In den nächsten Jahren wird dies zu einer beschleunigten Bildaufnahme, einer verbesserten Bildqualität, einer Reduzierung von Bewegungsartefakten und – für die PET-Bildgebung – zu einer reduzierten Strahlenexposition und neuen Ansätzen zur Schwächungskorrektur führen. Darüber hinaus hat ML das Poten…