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Erschienen in: European Radiology 12/2020

03.07.2020 | Editorial

From deep learning to dark fields—medical imaging physics in ECR 2020

verfasst von: Mika Kortesniemi

Erschienen in: European Radiology | Ausgabe 12/2020

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Excerpt

The technology in medical imaging has evolved fast and continuously on all its fronts. Many aspects related to image quality and patient safety have also improved significantly along with the technology. In general, medical imaging diagnostics and procedures have become more accurate in spatial and temporal resolution, extended in coverage, quickened in speed of exam and widened on dimensionality of information. All this has contributed to improvement of diagnostic quality and effectiveness. The latest physical and technical advancements relate to use of artificial intelligence in various aspects of medical imaging: radiation dosimetry, image reconstruction, image enhancement, image analysis and an increasing spectrum of clinical applications. Imaging hardware has also evolved to strengthen the prerequisites for better physical image quality, leading ultimately to higher sensitivity and specificity of diagnostics. The original program for the ECR included an outstanding compilation of altogether 30 sessions involving physics in medical imaging. In this editorial, the focus is in the scientific presentation including originally scheduled 52 talks. This editorial refers to the ECR 2020 Book of Abstracts [1] and the presentation code references are written in brackets in the following text. The presentations cover four main categories in the field of medical imaging: advances in CT, advances in MRI, artificial intelligence and quality in connection with safety. …
Literatur
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Zurück zum Zitat ECR 2020 Book of abstracts (2020) Insights Imaging 11:34 ECR 2020 Book of abstracts (2020) Insights Imaging 11:34
Metadaten
Titel
From deep learning to dark fields—medical imaging physics in ECR 2020
verfasst von
Mika Kortesniemi
Publikationsdatum
03.07.2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
European Radiology / Ausgabe 12/2020
Print ISSN: 0938-7994
Elektronische ISSN: 1432-1084
DOI
https://doi.org/10.1007/s00330-020-07045-8

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