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Journal of Imaging Informatics in Medicine

Ausgabe 3/2022

Inhalt (30 Artikel)

Visible Light Imaging: Clinical Aspects with an Emphasis on Medical Photography—a HIMSS-SIIM Enterprise Imaging Community Whitepaper

  • Open Access

Cheryl A. Petersilge, Julie McDonald, Matthew Bishop, Laurence Yudkovitch, Caitlin Treuting, Alexander J. Towbin

Radiological Structured Report Integrated with Quantitative Imaging Biomarkers and Qualitative Scoring Systems

A. Mañas-García, I. González-Valverde, E. Camacho-Ramos, A. Alberich-Bayarri, J. A. Maldonado, M. Marcos, M. Robles

Design and Development of a Medical Image Databank for Assisting Studies in Radiomics

  • Original Paper

Surajit Kundu, Santam Chakraborty, Jayanta Mukhopadhyay, Syamantak Das, Sanjoy Chatterjee, Rimpa Basu Achari, Indranil Mallick, Partha Pratim Das, Moses Arunsingh, Tapesh Bhattacharyyaa, Soumendranath Ray

COVID-19 CT Scan Lung Segmentation: How We Do It

Davide Negroni, Domenico Zagaria, Andrea Paladini, Zeno Falaschi, Anna Arcoraci, Michela Barini, Alessandro Carriero

Evaluation of a 2D UNet-Based Attenuation Correction Methodology for PET/MR Brain Studies

Luca Presotto, Valentino Bettinardi, Matteo Bagnalasta, Paola Scifo, Annarita Savi, Emilia Giovanna Vanoli, Federico Fallanca, Maria Picchio, Daniela Perani, Luigi Gianolli, Elisabetta De Bernardi

Computer-Aided Diagnosis of Vertebral Compression Fractures Using Convolutional Neural Networks and Radiomics

Rafael Silva Del Lama, Raquel Mariana Candido, Natália Santana Chiari-Correia, Marcello Henrique Nogueira-Barbosa, Paulo Mazzoncini de Azevedo-Marques, Renato Tinós

Lesion Segmentation in Gastroscopic Images Using Generative Adversarial Networks

Yaru Sun, Yunqi Li, Pengfei Wang, Dongzhi He, Zhiqiang Wang

Software-Automated Implant Detection for Intraoperative 3D Imaging—First Clinical Evaluation on 214 Data Sets

  • Open Access

Nils Beisemann, Eric Mandelka, Jan S. El Barbari, Björn Kreher, Sven Y. Vetter, Paul Alfred Grützner, Jochen Franke

Automating Scoliosis Measurements in Radiographic Studies with Machine Learning: Comparing Artificial Intelligence and Clinical Reports

  • Original Paper

Audrey Y. Ha, Bao H. Do, Adam L. Bartret, Charles X. Fang, Albert Hsiao, Amelie M. Lutz, Imon Banerjee, Geoffrey M. Riley, Daniel L. Rubin, Kathryn J. Stevens, Erin Wang, Shannon Wang, Christopher F. Beaulieu, Brian Hurt

Is AI the Ultimate QA?

Edmund M. Weisberg, Linda C. Chu, Benjamin D. Nguyen, Pelu Tran, Elliot K. Fishman

AI-Driven Model for Automatic Emphysema Detection in Low-Dose Computed Tomography Using Disease-Specific Augmentation

  • Open Access

Yeshaswini Nagaraj, Hendrik Joost Wisselink, Mieneke Rook, Jiali Cai, Sunil Belur Nagaraj, Grigory Sidorenkov, Raymond Veldhuis, Matthijs Oudkerk, Rozemarijn Vliegenthart, Peter van Ooijen

Automatic CT Angiography Lesion Segmentation Compared to CT Perfusion in Ischemic Stroke Detection: a Feasibility Study

  • Open Access
  • Original Paper

Teemu Mäkelä, Olli Öman, Lasse Hokkinen, Ulla Wilppu, Eero Salli, Sauli Savolainen, Marko Kangasniemi

BSREM for Brain Metastasis Detection with 18F-FDG-PET/CT in Lung Cancer Patients

  • Open Access
  • Original Paper

Virginia Liberini, Daniele A. Pizzuto, Michael Messerli, Erika Orita, Hannes Grünig, Alexander Maurer, Cäcilia Mader, Lars Husmann, Désirée Deandreis, Fotis Kotasidis, Josey Trinckauf, Alessandra Curioni, Isabelle Opitz, Sebastian Winklhofer, Martin W. Huellner

Deep Learning-based Automated Aortic Area and Distensibility Assessment: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA)

Vivek P. Jani, Nadjia Kachenoura, Alban Redheuil, Gisela Teixido-Tura, Kevin Bouaou, Emilie Bollache, Elie Mousseaux, Alain De Cesare, Shelby Kutty, Colin O. Wu, David A. Bluemke, Joao A. C. Lima, Bharath Ambale-Venkatesh

Incorporating Radiomics into Machine Learning Models to Predict Outcomes of Neuroblastoma

Gengbo Liu, Mini Poon, Matthew A. Zapala, William C. Temple, Kieuhoa T. Vo, Kathrine K. Matthay, Debasis Mitra, Youngho Seo

Medical 3D Printing Dimensional Accuracy for Multi-pathological Anatomical Models 3D Printed Using Material Extrusion

Prashanth Ravi, Leonid L. Chepelev, Gabrielle V. Stichweh, Benjamin S. Jones, Frank J. Rybicki

Optimizing a Deep Residual Neural Network with Genetic Algorithm for Acute Lymphoblastic Leukemia Classification

  • Original Paper

Larissa Ferreira Rodrigues, André Ricardo Backes, Bruno Augusto Nassif Travençolo, Gina Maira Barbosa de Oliveira

Diagnostic Accuracy of Caries and Periapical Lesions on a Monitor with and without DICOM-GSDF Calibration Under Different Ambient Light Conditions

Rangel Teles Freire, Agnaldo Rocha Prata-Júnior, John Nadson Andrade Pinho, Wilton Mitsunari Takeshita

A Cyber-Security Risk Assessment Methodology for Medical Imaging Devices: the Radiologists’ Perspective

  • Original Paper

Tom Mahler, Erez Shalom, Arnon Makori, Yuval Elovici, Yuval Shahar

“Snap on” or Not? A Validation on the Measurement Tool in a Virtual Reality Application

Haarisudhan Sureshkumar, Ruidi Xu, Nikith Erukulla, Aditi Wadhwa, Linping Zhao

A Dedicated Tool for Presurgical Mapping of Brain Tumors and Mixed-Reality Navigation During Neurosurgery

  • Open Access

Piero Chiacchiaretta, Mauro Gianni Perrucci, Massimo Caulo, Riccardo Navarra, Gaia Baldiraghi, Davide Rolandi, Sabino Luzzi, Mattia Del Maestro, Renato Galzio, Antonio Ferretti

Gamification in Radiology Training Module Developed During the Society for Imaging Informatics in Medicine Annual Meeting Hackathon

Pedro V. Staziaki, João A. A. Santinha, Marcelo O. Coelho, Diego Angulo, Mohannad Hussain, Les R. Folio

Neu im Fachgebiet Radiologie

Ab sofort gelten die neuen Verordnungsausnahmen für Lipidsenker

Freie Fahrt für Lipidsenker? Das nicht, doch mit niedrigerem Schwellenwert fürs Infarktrisiko und neuen Indikationen hat der G-BA die Verordnungs-Handbremse ein gutes Stück weit gelockert.

Abdominale CT bei Kindern: 40% mit Zufallsbefunden

Wird bei Kindern mit stumpfem Trauma eine CT des Bauchraums veranlasst, sind in rund 40% der Fälle Auffälligkeiten zu sehen, die nichts mit dem Trauma zu tun haben. Die allerwenigsten davon sind klinisch relevant.

Genügt die biparametrische MRT für die Prostatadiagnostik?

Die multiparametrische Magnetresonanztomografie hat einen festen Platz im Screening auf klinisch signifikante Prostatakarzinome. Ob auch ein biparametrisches Vorgehen ausreicht, ist in einer Metaanalyse untersucht worden.

Höhere Trefferquoten bei Brustkrebsscreening dank KI?

Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Auswertung von Mammografie-Screenings und senkt somit den radiologischen Arbeitsaufwand. Wie wirken sich diese Technologien auf die Trefferquote und die Falsch-positiv-Rate aus? Das hat jetzt eine Studie aus Schweden untersucht.

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