分享医学影像学领域前沿 助力学术论著发表
2012年10月13日上午，第二届医学影像放射领域高质量学术论著发表策略研讨会在北京大成路九号酒店隆重开幕，会议期间六位嘉宾做了精彩报告，就医学影像学领域的的前沿与热点、临床科研立题方法和技巧、学术论着发表策略，以及医学影像领域基金申请技巧进行了阐述，下面请看MedSci通讯员第一时间发自会议现场的报道
MedSci原创 - 医学影像学，学术论著发表，第二届医学影像放射领域高质量学术论著发表策略研讨会 - 2012-10-13
【协和医学杂志】医学影像跨模态重建中的生成对抗网络研究进展
多模态医学影像是采用不同的医学成像技术［包括X线、CT、MRI、正电子发射断层显像（PET）等］获取影像学数据，临床医生可通过综合分析不同的影像信息明确患者的诊断。
协和医学杂志 - 生成对抗网络，多模态医学影像 - 2024-01-21
医学影像人工智能方兴未艾
近来，人工智能在各个领域得到飞速发展。许多与人工智能相关的企业从一开始的无人问津，火热到现在的动辄几亿元融资。目前，在众多的新闻报道和宣传文章中，最引人注目且传播力度最广泛的当属“人机大战”。
中华医学信息导报 - 医学影像，人工智能，计算机 - 2018-10-24
Nature review Cancer：人工智能在医学影像学中的应用
从卷积神经网络到变分自动编码器的各种方法在医学图像分析领域得到了无数的应用并迅速推进。在过去的影像学实践中，由有经验的放射科医生在视觉上评估医学图像以用于疾病的检测，描述和监测。AI方法擅长自动识别复杂的图像数据，并提供定量的，而不是定性的影像图像特征评估。在本文中，我们首先建立了对AI方法的一般理解，特别是与基于图像任务有关
MedSci原创 - artificial，intelligence，Radiology，Cancer - 2018-08-31
医学影像技术鉴别骨龄依据
自从 X 线技术应用于医学，人类学家便开始 通过腕部的骨骺愈合情况推定骨骼年龄，1926 年 Todd 首次通过腕部骨化中心计数推断年龄
华夏影像诊断中心 - 骨龄 - 2023-01-11
医学影像人工智能的历史、现在、未来
人工智能的三次高峰和两次冬天回顾人工智能的三次浪潮，人工智能从1956年开始是经历了三次高峰，两次冬天，现在正在处在第三次高峰。第一次高峰来源于Perceptron（感知器）的提出，它解决了一些1956年、1957年看来非常难的问题，在这之后，由于计算能力的限制和各种各样数据的限制，很多技术并没有实现，就这样在1980年左右人工智能到了第一个冬天。第二个浪潮的来临是因为Hopfield网络&a
动脉网 - 医学影像，人工智能 - 2017-07-11
医学影像难共享 技术问题还是利益纷争？
常见病还好说，稍微遇上点难看的病，一般都得去几家医院后才能确诊，问题就来了，即便是相同的检查，不同的医院都得重新来一遍，花费成百上千元重拍，这其中折射出影像共享难题。
环球医学 - 医学影像 - 2018-11-06
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