Radiology：深度学习重建实现临床膝关节MRI扫描的加速！
自2016年以来，深度学习（DL）提供了更大的加速前景，通过使用适当配置的神经网络，允许从严重欠采样的数据中稳健地重建高质量的图像。DL为从一组训练数据中学习这个正则器提供了可能性。
MedSci原创 - 深度学习，膝关节MRI - 2023-10-08
IEEE Trans Med Imaging：中国科大在医学电阻抗成像领域取得新进展
该团队开发出一种精准、高效且稳定的动态医学电阻抗图像重构方法，成功获得了动物血胸、气胸状态下高分辨电阻抗图像。
中国科学技术大学 - 电阻抗图像，高分辨，临床应用 - 2019-01-12
Nature review Cancer：人工智能在医学影像学中的应用
人工智能（AI）算法，特别是深度学习，已经在图像识别中取得非常好的效果。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
递归神经网络(RNNs)基本原理及最新进展
摘要 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNNs)的研究最近取得了很大进展，成功应用包括手写识别、语音识别、自然语言处理以及计算机视觉等一系列问题。本文介绍了递归神经网络的基本原理与近期进展，并对若干代表性工作进行了回顾。 导读 递归神经网络（RNN）是目前最流行的几种深度学习网络结构之一，因其递归处理历史信息和建模历史记忆的功能特点而特别适用于处理时间、空间
知乎 - 递归神经网络，RNNs - 2016-08-27
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
Radiology：光子计数:CT成像的下一个时代?
在过去的5年中，光子计数CT（PCCT）技术已引入CT成像领域的应用。与传统CT相比，这种新模式具有更好的空间分辨率和软组织对比度，减少了噪音和光束硬化伪影的出现。
MedSci原创 - CAD，CCTA，光子计数CT - 2022-04-15
南开大学校长曹雪涛卷入论文造假，本人回应：查完了会有回复
截止发稿时止，在最初曝出曹雪涛论文造假的国外学术交流在线平台PubPeer上，能检索到有上述图像异常、作者署名包括曹雪涛的论文已超过40篇。在这些以曹雪涛为作者或者通讯作者的论文里，出现了两次实验结果图像完全一致；一幅实验图中，局部点图多次“复制、粘贴”，两幅实验图中，部分一致，部分疑似有
中国新闻周刊 - 论文造假 - 2019-11-19
Radiology:深度学习，让快速心脏MRI成为可能！
现阶段，心脏MRI已被认为是无创评估心室容积和功能的最佳参考标准。通常情况下，临床上通过使用多次屏气获得多切面的二维cine bSSFP短轴采集以减轻呼吸运动所带来的的伪影。
MedSci原创 - 深度学习，心脏MRI - 2021-08-21
European Radiology:脊柱的光子计数CT对诊断可信度和辐射剂量的影响
随着最近光子计数CT（PC-CT）引入临床常规，一种新的数据采集和重建技术已经出现并可从根本上改变目前的工作流程。
MedSci原创 - 光子计数CT，脊柱成像 - 2024-01-06
European Radiology：基于深度学习算法在磁共振肩部成像中的应用
与非DL-MRI相比，肩部DL-MRI可以大大减少扫描时间，同时提高PDWI和T2WI的成像质量。
MedSci原创 - 肩关节，深度学习 - 2023-11-24
Eur Radiol：也许是ASL又一里程碑的革新--自控超选择动脉自旋标记
动脉自旋标记（ASL）是一种非对比增强的灌注成像方法，主要通过获得两种图像并进行剪影来得到灌注图像。它也可对某血流区域进行成像的方法，通过得到某感兴趣血管的两种图像，因此需要延迟扫描时间并得到大量丰富的信息。
MedSci原创 - 动脉自旋标记，灌注，技术 - 2017-10-25
Radiology：利用变分网络深度学习重建联合可变密度单次激发快速反转回波MRI
本研究旨在利用变分网络（VN）研发一种能够提高重建速度和高度采样不足可变密度单次激发快速反转回波成像质量的深度学习重建算法。
MedSci原创 - 变分网络，深度学习，MRI - 2019-02-24
不要再嘲笑超人了，戴上眼镜确实可以起到伪装的目的
白天，克拉克·肯特是一个在Metropolis努力工作揭示真相的新闻记者。但是当这个看起来害羞的小城镇的人摘下眼镜时，他便不再是克拉克·肯特而变身为超人，但是在公司从未有人怀疑克拉克·肯特就是超人。甚至是他的同事，包括其女朋友露意丝·连恩，露意丝·连恩经常报道关于超人的故事。就我个人而言，我一直觉得超人的“伪装”很搞笑，但是据最近的一项研究显示，戴眼镜的确让人们很难认出你来。 来自约克大学心
MedSci原创 - 2016-09-05
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