CareLit · DOI-Nachweis · Nuklearmedizin - NuclearMedicine
Multiparametric Oncologic Hybrid Imaging: Machine Learning Challenges and Opportunities
DOI 10.1055/a-2157-6670
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenThomas Küstner, Tobias Hepp, Ferdinand Seith
ZeitschriftNuklearmedizin - NuclearMedicine
Ausgabe05/2023
Jahrgang / SeitenJg. 62 · S. 306-313
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
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 Bildqualit…
Zitieren
Zitierempfehlung
Thomas Küstner, Tobias Hepp, Ferdinand Seith (2023) Multiparametric Oncologic Hybrid Imaging: Machine Learning Challenges and Opportunities. Nuklearmedizin - NuclearMedicine, 62 (05), 306-313. https://doi.org/10.1055/a-2157-6670
Mit CareLit weiterarbeiten