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Artificial intelligence development in pediatric body magnetic resonance imaging: best ideas to adapt from adults

  • 13.04.2021
  • Pediatric Body MRI
Erschienen in:

Abstract

Emerging manifestations of artificial intelligence (AI) have featured prominently in virtually all industries and facets of our lives. Within the radiology literature, AI has shown great promise in improving and augmenting radiologist workflow. In pediatric imaging, while greatest AI inroads have been made in musculoskeletal radiographs, there are certainly opportunities within thoracoabdominal MRI for AI to add significant value. In this paper, we briefly review non-interpretive and interpretive data science, with emphasis on potential avenues for advancement in pediatric body MRI based on similar work in adults. The discussion focuses on MRI image optimization, abdominal organ segmentation, and osseous lesion detection encountered during body MRI in children.
Titel
Artificial intelligence development in pediatric body magnetic resonance imaging: best ideas to adapt from adults
Verfasst von
Michael M. Moore
Ramesh S. Iyer
Nabeel I. Sarwani
Raymond W. Sze
Publikationsdatum
13.04.2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Pediatric Radiology / Ausgabe 2/2022
Print ISSN: 0301-0449
Elektronische ISSN: 1432-1998
DOI
https://doi.org/10.1007/s00247-021-05072-1
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Bildnachweise
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