MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1148/ryai.2021210118

Медицинская библиотека · Radiology. Artificial intelligence · 2021

RSNA-MICCAI Panel Discussion: Machine Learning for Radiology from Challenges to Clinical Applications.

Mongan John, Kalpathy-Cramer Jayashree, Flanders Adam, George Linguraru Marius

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

On October 5, 2020, the Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society (MICCAI) 2020 conference hosted a virtual panel discussion with members of the Machine Learning Steering Subcommittee of the Radiological Society of North America. The MICCAI Society brings together scientists, engineers, physicians, educators, and students from around the world. Both societies share a vision to develop radiologic and medical imaging techniques through advanced quantitative imaging biomarkers and artificial intelligence. The panel elaborated on how collaborations between radiologists and machine learning scientists facilitate the creation and clinical success of imaging technology for radiology. This report presents structured highlights of the moderated dialogue at the panel. Keywords: Back-Propagation, Artificial Neural Network Algorithms, Machine Learning Algorithms © RSNA, 2021.

Для цитирования: Mongan John, Kalpathy-Cramer Jayashree, Flanders Adam, George Linguraru Marius. RSNA-MICCAI Panel Discussion: Machine Learning for Radiology from Challenges to Clinical Applications.. Radiology. Artificial intelligence. 2021. DOI: 10.1148/ryai.2021210118.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.